肌电手势数据集

数据集概述

该数据集包含八名受试者完成五种手部手势的表面肌电（sEMG）数据，每种手势对应一个文件，每个文件记录前臂四个肌电通道的信号。数据按受试者分文件夹存储，同时包含循环神经网络（RNN）演示文件。

文件详解

• 文件名称: EMG hand gestures dataset.zip，文件格式: ZIP，包含按受试者分类的肌电数据文件夹，每个文件夹含五个手势文件，记录四通道sEMG信号
• 文件名称: RNN_hand_gestures_recognition.ipynb，文件格式: Jupyter Notebook，含基于该数据集的循环神经网络手势识别演示代码

适用场景

• 肌电信号分析: 研究不同手部动作的肌电信号特征及模式识别
• 手势识别研究: 开发基于肌电信号的手势识别算法，验证深度学习模型（如RNN）性能
• 康复工程应用: 为肌电控制假肢、辅助设备开发提供数据支持
• 生物医学工程: 探索表面肌电信号在人机交互领域的应用潜力