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ErgoLAB EMG肌電分析模塊

型號：

產品時間：2022-11-28

簡要描述：

ErgoLAB EMG肌電分析模塊自動對原始數據進行濾波降噪處理，根據MVC進行數據歸一化與統計分析。時域分析包括原始數據、處理數據、歸一化數據的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指標；頻域分析的中值頻率、均值頻率、可視化頻譜圖，系統支持自動識別周期性動態用力分析。

產品簡介

ErgoLAB EMG肌電分析模塊自動對原始數據進行濾波降噪處理，根據MVC進行數據歸一化與統計分析。時域分析包括原始數據、處理數據、歸一化數據的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指標；頻域分析的中值頻率、均值頻率、可視化頻譜圖，系統支持自動識別周期性動態用力分析。

功能特點

EMG肌電信號，反映神經肌肉興奮性，評估神經與肌肉的功能狀態。可用于工效分析、操作姿態分析、康復功能評價、疲勞識別以及肌電假肢控制等動作模式研究等。

EMG信號處理：包括對肌電信號的小波降噪、高/低通等濾波處理，以及肌電信號的數據歸一化，自動化進行肌電整流、滑動均方根濾波、滑動均值濾波、包絡線以及周期用力分析。

EMG時/頻域分析：系統統計對應時間片段內的Mean、Min、Max、Variance、Standard Deviation、RMS、iEMG等指標，以及頻域分析的Median Frequency、Mean Frequency。

EMG交叉序列分析：與系統內的其他數據源進行交叉分析、序列分析，參數包括Custom time sequence、Custom lag sequence、simultaneous occurrence、sequential occurrence等。

EMG高級統計分析：與系統內的其他數據源進行高級統計，包括Data coding analysis、Interaction analysis、Lag analysis、Time domain analysis、Peak dection analysis等。

基于EMG機器學習：支持基于EMG信號的狀態識別模型訓練，如疲勞、認知負荷，自動化完成特征值提取與關聯，輸出應用模型。

同步方案

ErgoLAB人機環境同步云平臺可人-機-環境多維度數據的同步采集與綜合分析，包括眼動追蹤、生理測量、生物力學、腦電、腦成像、行為、人機交互、動作姿態、面部表情、主觀評價、時空行為、模擬器、物理環境等，為科學研究及應用提供完整的數據指標。平臺可完成完整的實驗和測評流程，包括項目管理-試驗設計-同步采集-信號處理-數據分析-人工智能應用-可視化報告，支持基于云架構技術的團體測試和大數據云管理。

ErgoLAB EMG肌電分析模塊

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