基于八通道表面肌电信号的人体动作与漂移检测数据集

摘要：该数据集通过表面肌电信号记录人体执行不同物理动作时的肌肉活动，包含10种正常动作和10种攻击性动作。

数据集概述

该数据集通过表面肌电信号记录人体执行不同物理动作时的肌肉活动，包含10种正常动作和10种攻击性动作。数据由3名男性和1名女性受试者采集，年龄为25～30岁，可用于人体动作识别、攻击行为检测及机器学习模型的数据漂移研究。

数据结构与关键特征

实验采用Delsys无线肌电采集设备，在双臂肱二头肌、肱三头肌以及双腿大腿肌和腘绳肌处布置8个表面电极，对应ch1～ch8八条肌电时间序列。每条时间序列约包含10,000个采样点，每名受试者在实验过程中完成正常和攻击性动作，相关实验说明及动作信息记录于readme.txt文件中。

应用价值与研究方向

*该数据集可用于表面肌电信号分类、正常与攻击性动作识别、人体活动监测和异常行为检测。研究者还可以开展时域与频域特征提取、肌肉通道融合、跨受试者泛化、概念漂移与传感器漂移检测，以及基于CNN、LSTM、TCN和Transformer的多通道时序建模研究。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-634
文件大小：19M
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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