01
课程导论：什么是肌肉协同？
为什么研究它？从原始信号到肌肉协同的完整流程概览。
概览核心概念
02
神经肌肉生理基础
运动单位、动作电位、肌肉收缩的生理机制。
生理基础
03
表面肌电信号（sEMG）基础
sEMG的产生原理、特点及采集方式。
sEMG采集
04
肌电信号采集硬件
电极类型（湿电极、干电极、阵列电极）、放大器、采样率设置。
硬件电极
05
实验范式设计
常见运动任务（等长收缩、动态收缩）、肌肉选择、通道布局。
实验设计范式
06
原始信号预处理（上）
去噪、去基线漂移、工频干扰滤除（50/60Hz陷波）。
预处理滤波
07
原始信号预处理（下）
带通滤波（20-500Hz）、全波整流、线性包络提取。
包络整流
08
信号分割与周期提取
基于力信号或角速度的周期分割、动作段提取。
分割周期
09
幅度归一化
MVC归一化、峰值归一化、均值归一化的方法与适用场景。
归一化MVC
10
时间归一化
插值法、动态时间规整（DTW）在肌电信号对齐中的应用。
DTW对齐
11
协同提取算法（上）
非负矩阵分解（NMF）原理、数学推导与实现。
NMF算法
12
协同提取算法（下）
PCA、ICA与因子分析（FA）的比较。
PCAICA
13
NMF参数选择
协同数量确定（VAF阈值、碎石图）、初始化方法、迭代次数。
参数VAF
14
协同结构分析
协同权重（W矩阵）与协同激活系数（H矩阵）的解读。
W/H解读
15
协同相似性度量
皮尔逊相关系数、余弦相似度、聚类分析。
相似性聚类
16
协同的时间特性
激活时序、峰值时间、半高宽等参数提取。
时序半高宽
17
协同的空间特性
权重分布的热力图、空间模式分析。
热力图空间
18
协同的变异性分析
受试者间/受试者内变异性、协同的鲁棒性评估。
变异性鲁棒性
19
肌肉协同与运动功能的关系
协同如何反映运动控制策略。
运动控制策略
20
协同在康复评估中的应用
脑卒中、脊髓损伤患者的协同变化。
康复脑卒中
21
协同在假肢控制中的应用
基于协同的模式识别与连续估计。
假肢模式识别
22
协同在运动科学中的应用
疲劳分析、技能学习中的协同变化。
运动科学疲劳
23
协同在人机交互中的应用
外骨骼控制、人机协同策略。
人机交互外骨骼
24
协同提取的常见陷阱
数据长度不足、噪声干扰、过拟合问题。
陷阱过拟合
25
协同结果的统计检验
置换检验、Bootstrap方法、多重比较校正。
统计Bootstrap
26
协同的可视化方法
协同权重热力图、激活曲线图、协同网络图。
可视化热力图
27
协同分析工具与软件
开源工具（NMFLibrary, MATLAB工具箱）、商业软件。
工具MATLAB
28
协同分析流程的自动化
构建pipeline、批处理脚本、参数优化。
自动化pipeline
29
前沿进展
高密度肌电与协同、深度学习在协同提取中的应用。
前沿深度学习
30
课程总结与项目实战
从原始数据到协同输出的完整代码实现。
实战代码