01
肌电信号基础
什么是肌电信号？产生原理、微弱·低频·易受干扰特点
入门生理
02
肌电采集设备
表面电极 vs 针电极 · Delsys/Noraxon/Biometrics · 采样率与分辨率
硬件设备
03
肌电信号预处理
工频干扰50Hz陷波 · 基线漂移高通 · 运动伪影带通滤波
滤波去噪
04
时域分析
整流 · RMS平滑 · iEMG积分肌电 · 平均振幅MAV
时域经典
05
频域分析
傅里叶变换 · 功率谱密度PSD · 中值频率MDF · 平均功率MPF
频谱疲劳
06
时频分析
短时傅里叶STFT · 小波WT · 希尔伯特-黄HHT简介
时频非平稳
07
肌电信号分解
MUAP动作电位识别 · K-means/PCA聚类分解
分解MUAP
08
协同分析概念
什么是肌肉协同？模块化理论 · 生理学意义
核心理论
09
NMF非负矩阵分解原理
数学基础 · 协同提取应用 · 优缺点
NMF算法
10
NMF实战 (Python)
scikit-learn实现NMF · 提取协同结构 · 激活系数
代码实战
11
协同数量确定
方差解释率VAF · 肘部法则 · 生理意义选择
评估优化
12
协同相似性分析
皮尔逊相关系数 · 余弦相似度 · 跨受试者比较
统计比较
13
协同的时间特性
激活时序 · 切换模式 · 相位分析
时序动态
14
协同的空间特性
肌肉权重分布 · 拓扑结构 · 空间可视化
空间拓扑
15
协同与运动任务
不同任务协同差异 · 泛化性与特异性
运动任务
16
协同与疲劳分析
疲劳对协同结构影响 · 激活系数变化 · 检测指标
疲劳监测
17
协同与康复评估
脑卒中协同变化 · 恢复指标 · 康复监测
康复临床
18
协同与假肢控制
基于协同的假肢策略 · 协同解码 · 实时控制
假肢BCI
19
协同与运动学习
学习过程协同演变 · 优化与适应
学习可塑性
20
多通道肌电同步采集
同步必要性 · 多通道对齐 · 串扰处理
采集多通道
21
肌电数据可视化
时间序列 · 频谱图 · 协同热力图 · 激活曲线
可视化图表
22
Python实战(一) 预处理
numpy/scipy 肌电信号预处理实战
Python预处理
23
Python实战(二) 可视化
matplotlib/seaborn 协同分析可视化
Python可视化
24
Python实战(三) Pipeline
完整的协同分析Pipeline搭建
Python流程
25
开源工具介绍
OpenSignals · MNE-EMG · EMGanalysis库
工具开源
26
协同分析常见陷阱
数据长度 · NMF初始化 · 协同数量过拟合
避坑经验
27
协同分析结果解读
解释协同结构 · 激活系数生理意义 · 报告撰写
解读报告
28
协同分析前沿
深度协同学习 · 动态协同 · 脑肌协同
前沿深度
29
体育科学中的应用
运动技术分析 · 损伤预防 · 表现优化
体育应用
30
课程总结与项目实战
完整流程 · 常见答疑 · 未来学习路径
总结项目