表面肌电信号呼吸与静息状态数据集SurfaceElectromyographyBreathingandRestingStateDataset-bestofbests9
数据来源：互联网公开数据
标签：肌电信号, 呼吸, 静息状态, 表面肌电, 生物医学工程, 信号处理, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自不同受试者的表面肌电信号（sEMG）数据，记录了呼吸和静息状态下的肌肉活动情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理位置，适用于生物医学信号分析研究。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一位受试者的数据。主要字段包括：air_breathing（呼吸状态下的肌电信号）、emg_breathing（呼吸状态下的肌电信号）、emg_resting（静息状态下的肌电信号）以及对应的数值。部分文件包含“Unnamed”列，可能为数据处理过程中的中间变量或空值。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一个受试者的数据，便于数据读取和分析。文件命名如semg-sub1.csv至semg-sub8.csv，其中sub1-sub8代表不同的受试者。
来源信息：数据来源于公开的学术研究或数据集，已进行初步的数据采集和整理。
该数据集适合用于生物医学工程、信号处理、机器学习等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物医学信号处理、生理信号分析、呼吸模式识别等研究，如呼吸频率估计、呼吸相关肌肉活动分析等。
行业应用：可为医疗设备、康复工程等行业提供数据支持，尤其是在呼吸监测、肌肉活动分析等领域。
决策支持：支持医疗诊断、康复治疗方案的制定，以及相关设备的研发。
教育和培训：作为生物医学工程、信号处理等相关课程的实训素材，帮助学生理解和应用sEMG信号分析方法。
此数据集特别适合用于探索呼吸与肌肉活动之间的关系，以及不同生理状态下的肌电信号特征，帮助用户实现信号分析、模式识别和相关应用。
