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ErgoLAB EMG肌电分析模块

简要描述:ErgoLAB EMG肌电分析模块自动对原始数据进行滤波降噪处理,根据MVC进行数据归一化与统计分析。时域分析包括原始数据、处理数据、归一化数据的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指标;频域分析的中值频率、均值频率、可视化频谱图,系统支持自动识别周期性动态用力分析。

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  • 厂商性质:生产厂家
  • 更新时间:2022-12-01
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详细介绍

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产品简介

ErgoLAB EMG肌电分析模块自动对原始数据进行滤波降噪处理,根据MVC进行数据归一化与统计分析。时域分析包括原始数据、处理数据、归一化数据的Mean、Max、Min、SD、Variance、RMS、Mean Absolute Value、iEMG等指标;频域分析的中值频率、均值频率、可视化频谱图,系统支持自动识别周期性动态用力分析。

功能特点
EMG肌电信号,反映神经肌肉兴奋性,评估神经与肌肉的功能状态。可用于工效分析、操作姿态分析、康复功能评价、疲劳识别以及肌电假肢控制等动作模式研究等。
EMG信号处理:包括对肌电信号的小波降噪、高/低通等滤波处理,以及肌电信号的数据归一化,自动化进行肌电整流、滑动均方根滤波、滑动均值滤波、包络线以及周期用力分析。
EMG时/频域分析:系统统计对应时间片段内的Mean、Min、Max、Variance、Standard Deviation、RMS、iEMG等指标,以及频域分析的Median Frequency、Mean Frequency。
EMG交叉序列分析:与系统内的其他数据源进行交叉分析、序列分析,参数包括Custom time sequence、Custom lag sequence、simultaneous occurrence、sequential occurrence等。
EMG高级统计分析:与系统内的其他数据源进行高级统计,包括Data coding analysis、Interaction analysis、Lag analysis、Time domain analysis、Peak dection analysis等。
基于EMG机器学习:支持基于EMG信号的状态识别模型训练,如疲劳、认知负荷,自动化完成特征值提取与关联,输出应用模型。
同步方案

ErgoLAB人机环境同步云平台可人-机-环境多维度数据的同步采集与综合分析,包括眼动追踪、生理测量、生物力学、脑电、脑成像、行为、人机交互、动作姿态、面部表情、主观评 价、时空行为、模拟器、物理环境等,为科学研究及应用提供完整的数据指标。平台可完成完整的实验和测评流程,包括项目管理-试验设计-同步采集-信号处理-数据分析-人工智能应用-可视化报告,支持基于云架构技术的团体测试和大数据云管理。


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