Ninapro五代肌电信号手部动作识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：肌电信号,EMG,手部动作,运动识别,生物信号,Ninapro,人体工学,机器学习,模式识别
数据概述：
本数据集是 Ninapro 项目的第五代数据库，详细描述见论文“Stefano Pizzolato, Luca Tagliapietra, Matteo Cognolato, Monica Reggiani, Henning Müller, Manfredo Atzori, Comparison of six electromyography acquisition setups on hand movement classification tasks, PLOS One, 2017”。该数据集包含了使用多种肌电图（EMG, Electromyography）采集设备记录的，关于手部动作的肌电信号数据。 数据集旨在用于评估不同 EMG 采集系统在手部动作分类任务中的表现，为生物信号处理、人体工学和机器学习研究提供了重要的实验数据。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下研究和应用：
1. 手部动作识别： 用于开发和评估基于肌电信号的手部动作识别算法，例如，假肢控制、人机交互等。
2. EMG 信号处理： 用于研究EMG 信号的特征提取、降噪、分类等处理方法。
3. 不同采集系统比较： 用于比较不同 EMG 采集设备和设置对手部动作分类性能的影响。
4. 机器学习： 用于训练和测试各种机器学习模型，例如，支持向量机、神经网络等，用于手部动作分类任务。
5. 人体工学： 用于研究人体运动控制机制和优化人机交互界面设计。
