人体运动EMG信号特征提取数据集_Human_Motion_EMG_Signal_Feature_Extraction
数据来源：互联网公开数据
标签：EMG信号, 运动识别, 机器学习, 时序特征, 信号处理, 生物医学工程, 模式识别, 特征工程
数据概述：
该数据集包含从人体运动中采集的肌电图（EMG）信号，并提取了多种时序特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为针对特定人体运动实验采集。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一个类别（class），并包含多个EMG信号的特征，如方差、均值、标准差、偏度、峰度等，以及使用tsfresh库提取的多种时间序列特征。
数据格式：CSV格式，每个文件以"fileX_class_Y_200_tsfeature.csv"命名，其中X代表文件编号，Y代表类别编号，便于数据管理和分析。
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：适用于生物医学工程、信号处理、机器学习等领域的研究，如人体运动识别、动作分类、EMG信号分析等。
行业应用：为可穿戴设备、康复医疗、人机交互等行业提供数据支持，尤其在基于EMG信号的运动状态监测与识别方面具备应用价值。
决策支持：支持运动分析、康复治疗方案的制定，以及人机交互系统的设计。
教育和培训：作为信号处理、机器学习、模式识别等课程的实训素材，帮助学生理解EMG信号的特征提取与分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同人体运动模式下的EMG信号特征差异，以及构建基于EMG信号的运动识别模型，从而实现对人体运动状态的准确判断。
