实现声学与肌电信号映射的MATLAB肌电rms代码

资源摘要信息:"本资源提供了一套完整的Matlab代码，用于进行肌电信号（EMG）特征提取及其与声学信号之间的映射。资源中详细描述了在语音任务和非语音任务中使用的多种EMG特征提取方法，并探讨了如何利用这些特征来重建原始的EMG信号。以下是根据资源标题、描述和文件列表提炼出的关键知识点。 1. EMG特征提取方法 资源中提及了多种用于提取肌电信号特征的方法，这些方法是根据不同的任务应用场景而选择的。在非语音任务（NST）中使用了以下特征： - MAV（平均绝对值） - RMS（均方根） - DAV（差分绝对值） - LFB（线性频率带） 在语音任务中使用了以下特征： - LFM（线性频率微分） - LFP（线性频率功率） - HFP（高频功率） - HFZCR（高频零交叉率） - HFRM（高频均方根） 2. 语音信号的MFCC特征 在语音到EMG的映射任务中，选择了MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征来表示语音信号。MFCC是一种广泛应用于语音识别中的特征提取技术，它能够捕捉到语音信号的频谱特性。 3. 肌电信号的希尔伯特特征 资源中提出了一种新颖的希尔伯特特征提取方法，希尔伯特变换是一种分析方法，能够得到信号的瞬时频率信息，适用于处理非线性及非平稳信号。 4. 特征组合与实验设计 实验部分不仅包括了对单一特征的测试，还探讨了多种特征组合对EMG信号重建的效用。具体的特征组合实验包括： a. LFM+LFP+HFP+HFZCR+HFRM b. LFM+LFP+HFP+HFRM c. LFM+LFP+HFP+HFZCR+HFRM+Hilbert d. LFM+LFP+HFP+HFRM+希尔伯特 ***N-BLSTM网络应用 为了从特征中重建原始的EMG信号，资源使用了CNN-BLSTM（卷积神经网络-长短时记忆网络）结构。这种网络结构结合了CNN在处理空间特征方面的优势和LSTM处理序列数据的能力，被广泛应用于语音识别和其他序列预测任务。 6. Matlab代码文件说明 资源中的Matlab代码文件主要用于预处理和特征提取，包括： - 预处理代码/callProcessEmg_UKA.m，用于调用具体的特征提取方法。 - 特征提取方法预处理代码/processEMGMAV_UKA.m，MAV方法预处理代码/processEMGRMS_UKA.m等，这些代码文件涉及具体实现特定的EMG特征提取算法。 7. 开源系统 本资源被标记为“系统开源”，意味着它所提供的代码以及算法实现是为了在社区中分享和进一步发展。开源软件的特点包括代码的自由获取、使用、修改和共享，这有利于促进科学和工程领域的创新与合作。 8. 文件列表 资源的文件列表中包含一个名为"AcousticstoEMGmapping-main"的主目录，这表明代码和相关文件都被组织在这个主目录下。 总结，该资源详细介绍了在语音任务和非语音任务中提取和应用EMG特征的方法，并且提供了相应的Matlab代码，旨在通过CNN-BLSTM网络重建EMG信号。此外，它还包含了希尔伯特特征这一新颖的分析方法，以及如何将EMG特征与MFCC特征结合来完成语音到EMG的映射。所有这些内容对于生物医学信号处理、语音识别以及相关的交叉学科研究具有重要的参考价值。"