人体手部动作电生理与姿态数据分析数据集_Human_Hand_Movement_Electrophysiology_and_Posture_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：手部动作, 生物电信号, 姿态识别, 传感器数据, 运动学, 机器学习, 数据分析, 康复医学
数据概述：
该数据集包含来自手部动作的生物电信号（EMG）和手部姿态数据，记录了受试者进行各种手部动作时的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但文件名中包含时间戳信息，推测为2019年10月24日采集的数据。
地理范围：数据未明确标明采集地点，但可用于全球范围内的手部动作分析研究。
数据维度：数据集包含EMG数据（8通道，ch1-ch8）以及手部各指关节的三维坐标数据（x、y、z），共计72个特征，描述了手部肌肉的电活动和手部姿态。
数据格式：CSV格式，其中包含两个文件：jackson_megadata_10_23.csv和joined_data_388689_24-Oct-19_1246_jose_mega_1.csv，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的预处理，例如时间戳对齐等。
该数据集适合用于手部动作识别、EMG信号分析、姿态估计、以及康复医学相关的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物医学工程、神经科学、康复工程等领域的学术研究，如手部动作的EMG信号分析、姿态识别算法的开发与评估。
行业应用：可为智能假肢、人机交互设备、康复训练系统等提供数据支持，用于改进控制算法、优化用户体验。
决策支持：支持康复治疗方案的制定，通过分析患者的EMG信号和姿态数据，评估治疗效果，辅助康复过程。
教育和培训：作为生物信号处理、机器学习、人体运动学等课程的实训材料，帮助学生理解相关理论知识，进行实际操作。
此数据集特别适合用于探索手部动作的生物电信号与姿态之间的关系，帮助用户开发手势识别系统、改进康复治疗方案、或者研究人机交互技术。
