实时显示并采集外骨骼7个MU数据，并高效显示曲线的Python库

实时显示和采集外骨骼（如肌电图或运动捕捉设备）七个关节的数据，以及高效地可视化这些数据，可以使用Python的几个库结合，包括`pydaqmx`用于数据采集、`matplotlib`绘制曲线和`numpy`处理数据。下面是一个简要的示例：

1. `pydaqmx`: 这是一个第三方库，允许你通过NI DAQmx驱动程序获取实时数据，常用于物理信号采集。

import pydaqmx as pdm

2. `numpy`: 用于存储和处理数值数据。

import numpy as np

3. `matplotlib`: 可以用来创建实时更新的图形。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation

4. 如果你需要从外骨骼设备特定的SDK获取数据，你可能还需要相应的SDK包，例如Xsens的MxStream API。

将上述库结合使用的一个简单例子可能是这样的：

# 假设data是包含七关节数据的字典
def update_data(frame):
    data_points = get_data_from_device()  # 获取实时数据函数
    MU_data = [data_points['Joint1'], ..., data_points['Joint7']]  # 提取需要的关节数据
    plot_data(MU_data)  # 将数据绘制成曲线

ani = FuncAnimation(fig, update_data, interval=100)  # 每隔一段时间更新一次数据
plt.show()

在这个例子中，`get_data_from_device()`是你自定义的函数，它模拟了从外部设备获取数据的过程。