SEMG signal database for the automated upper limb rehabilitation process

Opis

An automated rehabilitation device control system requires information about the patient's physiological condition. This is possible thanks to the use of biological feedback in the form of electromyography and surface signals (Surface Electromyography, SEMG).

The popularity of SEMG signals is due to the non-invasive method and the ability to quickly and precisely identify muscle function. The biosignal database was created during a series of upper limb rehabilitation exercises using specialized equipment. During the exercise, bioelectric activity of four muscles responsible for the movements and located in the surface layer were examined: elbow flexor of the wrist, radial flexor of the wrist, short palmar and long palmar.

Tools used to collect measurements

Plik z danymi badawczymi

SEMG signal database.rar

968.7 kB, S3 ETag ae9c29e5e2e3ab63f884240278085c65-1, pobrań: 63

Hash pliku liczony jest ze wzoru
hexmd5(md5(part1)+md5(part2)+...)-{parts_count} gdzie pojedyncza część pliku jest wielkości 512 MB

Przykładowy skrypt do wyliczenia:
https://github.com/antespi/s3md5

pobierz

Informacje szczegółowe o pliku

Licencja:: otwiera się w nowej karcie

CC BY

Uznanie autorstwa
Dane surowe:: Dane zawarte w datasecie nie zostały w żaden sposób przetworzone.

Informacje szczegółowe

Rok publikacji:

2020

Data zatwierdzenia:

2020-12-17

Data wytworzenia:

2017

Język danych badawczych:

angielski

Dyscypliny:

Automatyka, elektronika i elektrotechnika (Dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych)

DOI:

10.34808/9cz0-3837

Weryfikacja:

Politechnika Gdańska

Słowa kluczowe

Powiązane zasoby

publikacja Komputerowo wspomagana klasyfikacja wybranych sygnałów elektromiografii powierzchniowej

Cytuj jako

Autorzy

wyświetlono 173 razy

Wyszukiwarka