写一份肌电模式识别的matlab代码，分析不同的手臂肌电信号，通过信号分析出手臂运动状态

以下是一份肌电模式识别的MATLAB代码，用于分析不同的手臂肌电信号，并通过信号分析出手臂运动状态的例子：

% 载入肌电信号数据
load emg_data.mat

% 定义信号分析参数
window_size = 200; % 窗口大小
window_step = 50; % 窗口步长
threshold = 0.5; % 阈值

% 定义特征提取函数
feature_extractor = @(x) rms(x);

% 定义分类器
classifier = fitcsvm(training_data, training_labels);

% 对测试数据进行分类
test_features = extract_features(test_data, feature_extractor, window_size, window_step);
test_labels = predict(classifier, test_features);

% 分析分类结果
[accuracy, sensitivity, specificity] = analyze_results(test_labels, test_labels_ground_truth, threshold);

% 输出结果
fprintf('准确率：%.2f%%\n', accuracy * 100);
fprintf('灵敏度：%.2f%%\n', sensitivity * 100);
fprintf('特异度：%.2f%%\n', specificity * 100);

其中，`emg_data.mat` 是一个包含肌电信号数据的MATLAB数据文件，`training_data` 和 `training_labels` 是用于训练分类器的数据和标签，`test_data` 和 `test_labels_ground_truth` 是用于测试分类器的数据和标签。

`extract_features` 函数用于从信号中提取特征，其中 `feature_extractor` 参数指定了特征提取的方法，`window_size` 和 `window_step` 参数指定了窗口大小和步长。

`analyze_results` 函数用于分析分类结果，其中 `threshold` 参数指定了分类的阈值。

最后，输出分类结果的准确率、灵敏度和特异度。