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基于肌电信号采集后，对数据进行数据拟合，通过matlab进行m文件的编写，进行最小二乘法数据拟合。
基于表面肌电信号(sEMG)的手势识别技术是人机自然交互领域的重要研究方向。手势识别技术的实现关键在于如何提取sEMG信号的有效特征。提出了一种提取sEMG信号稀疏特征用于多类手势识别的有效方法。该方
对于人体表面肌电(SEMG)信号提出一种新的研究方法, 即在磁场刺激下, 采用小波变换的方法, 对从掌长肌、肱桡肌、 尺侧腕屈肌和肱二头肌上采集的4路表面肌电信号进行分析, 并提取其6 级小波分解系数
近年来利用脑电信号反映镇静水平和麻醉药物浓度,以用于麻醉深度的监测,并越来越受到临床重视,成为研究的热点。早期对脑电信号监测麻醉深度主要是依靠EEG波形的时域特征分析,随着快速傅里叶变换(FFT)技术
本文主要介绍了无线通信芯片nRF401结构功能和设计应用，以nRF401为无线通信核心设计了一个用单片机AT89C2051和AT89C51进行控制的无线通信系统。所研究的内容对于未来车载无线电系统的发
关于脑电信号的连续小波变换分析，主要用来看脑电异常的。
该文档对EEG分析进行了简介，描述了脑电信号分析分析方法，频域分析、时域分析、小波变换、人工神经网络(ANN)分析、非线性动力学分析！可参照《脑电信号EEG分析方法的现状与发展》.
心电信号的预处理以及QRS波的检测等，主要是WINNER滤波器来实现滤波
Quantitativeanalysisofhigh-frequencyoscillations(80–500Hz)recordedinhumanepileptichippocampusandento
从麻省理工学院的心电信号数据库中提取出心电图信号
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