01
肌电信号基础
肌电信号产生的生理机制、动作电位与运动单元、表面肌电与针肌电的区别、频率范围与幅值特征
生理基础
02
多通道采集系统架构
系统总体框图、前端模拟电路（仪表放大器、滤波器）、后端数字电路（ADC、微控制器）、电源管理
硬件架构
03
电极与导联配置
电极类型（湿/干/非接触）、双极与单极导联、多通道阵列布局、皮肤准备与阻抗控制
电极导联
04
模拟前端设计
仪表放大器（INA128/AD620）选型与增益、高通/低通滤波器、50Hz陷波器设计
模拟滤波
05
数据采集与模数转换
ADC选型（分辨率、采样率）、采样定理、多通道同步/顺序采样、抗混叠滤波器
ADC采样
06
数字信号处理基础
数字滤波器（FIR/IIR）、去基线漂移、去工频干扰、加窗处理（汉明窗、汉宁窗）
DSP滤波
07
肌电信号时域分析
均方根值（RMS）、平均绝对值（MAV）、过零点数（ZC）、斜率符号变化（SSC）、威尔逊振幅（WAMP）
时域特征
08
肌电信号频域分析
傅里叶变换（FFT）、功率谱密度（PSD）、中值频率（MDF）与平均频率（MNF）、频谱图
频域FFT
09
肌电信号时频分析
短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（WT）、小波包分解、时频特征提取
时频小波
10
肌电信号非线性分析
样本熵（SampEn）、近似熵（ApEn）、李雅普诺夫指数、分形维数（Hurst指数）
非线性熵
11
多通道协同分析基础
肌肉协同概念、同步/顺序激活、协同模式识别、通道间相关性（Pearson）
协同相关
12
主成分分析（PCA）在肌电中的应用
PCA原理、降维与去噪、主成分解释方差、肌肉协同模式提取
PCA降维
13
独立成分分析（ICA）在肌电中的应用
ICA原理（FastICA）、盲源分离、去除心电/眼电伪迹、肌肉活动源分离
ICA盲源
14
非负矩阵分解（NMF）在肌电中的应用
NMF原理、肌肉协同矩阵分解、协同数量确定（VAF）、时间激活曲线
NMF协同
15
张量分解在多通道肌电中的应用
CP分解与Tucker分解、高阶奇异值分解（HOSVD）、多模态肌电数据分析
张量HOSVD
16
肌电信号分类算法
支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、随机森林、深度学习（CNN/RNN）基础
分类SVM
17
特征选择与降维
特征评估（Fisher比、互信息）、前向/后向选择、PCA与LDA、t-SNE可视化
特征降维
18
手势识别实验设计
手势集定义（6-12种）、数据采集协议、训练/测试集划分、实时识别系统
手势识别
19
肌肉疲劳检测实验设计
疲劳诱导方案、特征提取（MDF下降、RMS上升）、分类模型、实时监测
疲劳检测
20
步态分析实验设计
步态周期划分、多通道下肢肌电采集、步态事件检测、肌肉激活模式分析
步态下肢
21
人机交互控制实验设计
肌电控制策略（开关/比例）、虚拟手控制、机械臂控制、力反馈与自适应
交互控制
22
肌电假肢控制实验设计
假肢控制架构、模式识别控制、协同控制、用户训练与适应、临床评估
假肢临床
23
肌电信号预处理流程
原始数据导入、去噪与滤波、分段与加窗、归一化与标准化、异常值处理
预处理标准化
24
实验数据管理
数据格式（EDF/BDF/CSV）、标注与存储、数据增强（加噪/时间扭曲）、隐私与伦理
数据管理
25
实验平台搭建
硬件平台（采集板、电极、屏蔽线）、软件平台（Python/Matlab）、实时/离线分析
平台搭建
26
实验设计原则
受试者选择与知情同意、流程标准化、随机化与盲法、样本量估算、重复性
伦理设计
27
肌电信号质量评估
信噪比（SNR）、信号质量指数（SQI）、运动伪迹检测、电极脱落检测、实时监控
质量SNR
28
多通道肌电可视化
时域波形图、频谱图、通道拓扑图、协同矩阵热力图、肌肉激活时序图
可视化热图
29
统计分析在肌电中的应用
假设检验（t检验、ANOVA）、多重比较校正、效应量、统计功效、结果报告规范
统计检验
30
综合实验项目
从零搭建多通道采集系统、协同分析流程、具体应用（手势/疲劳/步态）、实验报告
综合项目