把肌肉信号变成输入
键盘和鼠标读不到人的意图。这个项目的目标，是让前臂本身变成一个输入设备。
个人创意项目
肌电-手势-接口
八通道肌电信号进来，四种手势出去——一个读取前臂电活动、把它变成软件输入的可穿戴接口。
演讲录像
从想法讲到分类器
现场讲解：为什么要做这套系统、手势数据怎么采，以及分类器拿到那 64 个数之后做了什么。
从一个想法到能用的分类器
七个阶段，按实际发生的顺序排列。
选择工具
硬件用现成的 MYO 臂环，采集用开源工具 nukleos；在这两者之上搭起来的软件部分，是我自己做的。
采集手势数据
四种手势：石头、剪刀、布、OK。每个手势保持不动录 6 次、每次 20 秒，每类共 120 秒。
把信号切成窗口
在 200Hz 采样下，8 个传感器连读 8 次正好是 40 毫秒。这个窗口就是一行 64 个数。
训练分类器
输入 64 个数，输出一个类别。分类器看不到原始信号，它只看到递给它的那一个窗口。
把变量固定下来
电极位置一变，信号就变。所以所有数据都取自同一条右前臂、集中在同一段时间里，这样不同类别之间才可比。
实时演示
录下的演讲完整走了一遍这套系统：为什么做、数据怎么采、分类器拿到那 64 个数之后做了什么。
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这套系统怎么工作
前臂上贴 8 个电极。一次读数同时取 8 个传感器的值，连取 8 次，凑成 64 个数的窗口——分类器只看这 64 个数，就判断你正在做四种手势里的哪一种。
- 关键参数
传感器8 通道肌电
采样率200 Hz
特征窗口64 维 / 40 毫秒
手势类别4 类
硬件
MYO 臂环的 8 个传感器贴在前臂皮肤上，每个传感器测量其下方肌肉产生的电活动。
数据
数据集里每一行是 8 个传感器连续 8 次的读数，共 64 列肌电信号，最后一列是当时正在做的手势。
分类器
把这 64 个数交给分类器，它预测四种手势之一：石头、剪刀、布，或拇指与食指相触、其余手指张开的 OK 手势。
数据集
每个手势录 6 次、每次 20 秒，每类共 120 秒；全部取自同一条右前臂、集中在同一段时间内，最后按类别拼成 4 个 CSV 文件。
看完整讲解
录像里我把整套系统讲了一遍：为什么做、数据怎么采、分类器拿到那 64 个数之后做了什么。