帮我写一个表面肌电信号的预处理并分类的matlab代码
时间: 2023-08-28 15:15:09 浏览: 126
好的,以下是一个简单的表面肌电信号的预处理和分类的 Matlab 代码:
```matlab
%% 数据导入
load('EMG_data.mat'); % EMG_data.mat 包含了原始 EMG 信号,采样率为 1000 Hz
%% 预处理
% 带通滤波器,滤除高频噪声和低频漂移
[b,a] = butter(4, [20, 500]/(1000/2), 'bandpass');
EMG_filtered = filtfilt(b, a, EMG_data);
% 时域归一化,将 EMG 信号转化为 z-score
EMG_zscore = zscore(EMG_filtered);
% 矩形积分,计算 EMG 的 RMS
window_size = 100; % 窗口大小为 100 个采样点
EMG_rms = zeros(size(EMG_zscore));
for i = 1:length(EMG_zscore)-window_size+1
EMG_rms(i+window_size-1) = rms(EMG_zscore(i:i+window_size-1));
end
%% 分类
% 以 EMG_rms 的均值作为分类的阈值
threshold = mean(EMG_rms);
% 根据阈值将 EMG 信号分为两类:静息和运动
EMG_class = zeros(size(EMG_rms));
EMG_class(EMG_rms > threshold) = 1; % 运动
EMG_class(EMG_rms <= threshold) = 0; % 静息
%% 结果显示
% 绘制原始 EMG 信号和预处理后的 RMS 信号
t = (1:length(EMG_data)) / 1000;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, EMG_data);
title('Raw EMG Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude (\muV)');
subplot(2,1,2);
plot(t, EMG_rms);
hold on;
plot([t(1), t(end)], [threshold, threshold], 'r--');
title('Processed EMG Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('RMS Amplitude (\muV)');
legend('RMS', 'Threshold');
ylim([0, 5]); % 限制 y 轴范围,以便观察
```
这段代码中,我们首先载入了一个名为 `EMG_data.mat` 的数据,其中包含了原始 EMG 信号。我们使用一个带通滤波器进行滤波,滤除高频噪声和低频漂移,然后对信号进行 z-score 归一化。最后,我们使用矩形积分计算了每个时刻的 RMS 值,并根据 RMS 值的均值将 EMG 信号分为静息和运动两类。最后,我们绘制了原始 EMG 信号和处理后的 RMS 信号,以便观察分类效果。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。