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基于AR模型的肌电信号分析MATLAB工具包
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资 源 简 介
本MATLAB项目提供完整的肌电信号处理流程，包括数据预处理、AR模型特征提取、降维与分类识别。适用于肌肉活动模式分析，支持生物医学信号处理研究。
详 情 说 明
基于AR模型的肌电信号特征提取与分类系统
项目介绍
本项目针对神经电信号中的肌电信号进行时间序列分析，采用自回归模型（AR模型）进行特征提取，并结合机器学习分类算法实现信号分类。系统集成了数据预处理、AR模型参数估计、特征降维和模式识别等完整流程，适用于肌肉活动状态的识别与分类，在假肢控制、运动分析和医疗诊断等领域具有应用价值。
功能特性
- 数据预处理：支持.mat或.csv格式的多通道肌电信号输入，进行信号清洗和标准化处理
- AR模型特征提取：利用自回归模型进行时间序列建模，提取AR系数作为特征向量
- 特征降维：采用PCA或LDA等技术降低特征维度，提高分类效率
- 模式识别分类：集成SVM、KNN等机器学习算法进行信号分类
- 结果可视化：提供特征分布图、分类边界图、混淆矩阵等可视化分析
- 性能评估：输出分类准确率、精确率、召回率等量化指标
使用方法
- 数据准备：将肌电信号数据保存为.mat或.csv格式，确保包含时间序列数据和对应的类别标签
- 参数配置：在配置文件中设置采样频率、AR模型阶数、分类算法等参数
- 运行主程序：执行主程序启动特征提取与分类流程
- 结果分析：查看输出的AR系数矩阵、分类准确率及可视化结果
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
- 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
- 内存：至少4GB RAM
- 磁盘空间：500MB可用空间
文件说明
主程序文件整合了系统全部核心功能，包括肌电信号数据的读取与预处理、自回归模型参数的估计计算、特征向量的提取与降维处理、分类模型的训练与测试评估，以及最终结果的可视化展示。该文件通过模块化设计实现了从原始信号输入到分类结果输出的完整工作流程。
