NINAPRO数据库第一版17种手势电生理信号数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：肌电信号, sEMG, 手势识别, 康复工程, 生物医学工程, 信号处理, 机器学习, Ninapro, 肢体动作
数据概述：
本数据集整合了NINAPRO数据库第一版（DB1）中27位受试者的81个文件，专注于17种手势的电生理信号数据。数据经过处理，仅保留了10个表面肌电（sEMG）信号通道，对应于10个电极的测量结果，以及17种手势类别。这17种手势包括：静止、竖大拇指、伸展食指和中指、弯曲无名指和小指、拇指与小指根部相对、所有手指张开、握拳、指向、伸展手指内收、腕部旋前（以中指为轴）、腕部旋后（以中指为轴）、腕部旋前（以小指为轴）、腕部旋后（以小指为轴）、腕屈、腕伸、腕桡偏、腕尺偏、握拳腕伸。数据集提供了详细的sEMG信号，为手势识别、肢体动作分析等研究提供了基础。
数据用途概述：
该数据集广泛应用于生物医学工程、康复工程、人机交互等领域。研究人员可以利用此数据进行手势识别算法的开发与评估，探索基于肌电信号的假肢控制系统，研究肢体动作的神经控制机制。此外，该数据集也适用于机器学习领域的模型训练，以及信号处理技术的验证。对于康复治疗师和工程师而言，该数据集能够帮助他们更好地理解肢体动作，并开发更有效的康复方案。
