ErgoLAB EMG肌電分析模塊自動對原始數(shù)據(jù)進行濾波降噪處理，根據(jù)MVC進行數(shù)據(jù)歸一化與統(tǒng)計分析。時域分析包括原始數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、歸一化數(shù)據(jù)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(tǒng)支持自動識別周期性動態(tài)用力分析。
EMG肌電信號，反映神經(jīng)肌肉興奮性，評估神經(jīng)與肌肉的功能狀態(tài)?？捎糜诠ばХ治?、操作姿態(tài)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(shù)據(jù)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(luò)線以及周期用力分析。EMG時/頻域分析：系統(tǒng)統(tǒng)計對應(yīng)時間片段內(nèi)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(tǒng)內(nèi)的其他數(shù)據(jù)源進行交叉分析、序列分析，參數(shù)包括Custom time sequence、Custom lag sequence、simultaneous occurrence、sequential occurrence等。EMG高級統(tǒng)計分析：與系統(tǒng)內(nèi)的其他數(shù)據(jù)源進行高級統(tǒng)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(tài)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(guān)聯(lián)，輸出應(yīng)用模型。
ErgoLAB人機環(huán)境同步云平臺可人-機-環(huán)境多維度數(shù)據(jù)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(tài)、面部表情、主觀評 價、時空行為、模擬器、物理環(huán)境等，為科學研究及應(yīng)用提供完整的數(shù)據(jù)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(shè)計-同步采集-信號處理-數(shù)據(jù)分析-人工智能應(yīng)用-可視化報告，支持基于云架構(gòu)技術(shù)的團體測試和大數(shù)據(jù)云管理。
可穿戴生理記錄系統(tǒng)
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