MATLAB实现的表面EMG肌肉健康监测与分析系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发，对表面肌电信号进行预处理、特征提取和模式识别，实现肌肉疲劳评估与病理状态分析。系统支持实时监测、异常报警和健康报告生成，为肌肉健康管理提供量化依据。

详 情 说 明

基于表面EMG信号的肌肉健康状态分析与监控系统

项目介绍

本项目是一个专业的表面EMG（肌电）信号分析系统，专注于肌肉健康状态的评估与监控。系统通过对采集的肌电信号进行多维度处理和分析，实现肌肉功能的定量评估、疲劳度检测和病理状态识别，为临床诊断和健康监测提供可靠的数据支持。

功能特性

• 信号预处理：采用先进的滤波技术去除噪声干扰，确保信号质量
• 多维特征提取：从时域、频域和非线性角度提取关键肌肉活动特征
• 实时状态监控：动态监测肌肉活动强度等级和疲劳程度
• 智能异常检测：基于机器学习算法自动识别异常信号模式
• 病理状态分类：实现肌肉健康状态的三级分类（正常/轻度异常/严重异常）
• 可视化分析：提供时频分析图谱和综合健康报告生成

使用方法

1. 数据准备：准备原始EMG信号文件（.mat或.txt格式）
2. 参数配置：设置采样频率（1000-2000 Hz）、电极位置信息
3. 基本信息输入：录入受试者年龄、性别、健康状态等背景数据
4. 测试类型指定：选择相应的测试动作类型（静息状态、特定动作等）
5. 执行分析：运行系统进行自动处理和分析
6. 结果查看：获取预处理信号波形、疲劳指数、健康报告等输出结果

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+，或Linux Ubuntu 16.04+
• 运行环境：MATLAB R2020a或更高版本
• 内存要求：最低8GB RAM，推荐16GB以上
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间

文件说明

main.m文件作为系统的核心控制单元，实现了完整的信号处理流水线管理，包括数据加载与参数验证、信号预处理流程控制、多维度特征提取协调、肌肉疲劳评估算法执行、病理状态分类模型调用、异常信号模式检测以及各类可视化结果的生成与报告输出功能。该文件整合了所有分析模块，确保数据处理流程的高效性和结果输出的准确性。