解析肌电记录并规范化电压
emg-analyzer的Python项目详细描述
是一套帮助分析通过smart记录的肌电图的工具 分析仪。目前，它能够将 肌电图记录文件（.emt文件）并生成新的.emt文件 在标准化电压下，这个新文件可以在smart中打开 分析仪。第二个脚本允许生成按轨迹分组的新emt。
安装
emg_analyzer尚未在pypi上注册，因此需要安装它 来自Github。它至少需要Python3.6。
对于用户
python3.6 -m pip install --user git+https://github.com/freeh4cker/emg_analyzer.git#egg=emg_analyzer
对于开发者
建议在virtualenv中安装emg_analyzer
python3.6 -m venv emg_env source emg_env/bin/activate
然后以可编辑模式安装项目
pip install -e git+https://github.com/freeh4cker/emg_analyzer.git#egg=emg_analyzer
快速启动
| construction: |
|---|
肌电正常值
规范化EMT文件中的轨迹。有办法使轨迹正常化。
- 所有轨迹一起考虑进行规格化（默认值）
- 按轨迹规格化轨迹
emg_norm -v foo.emt emg_norm -v --by-track foo.emt
emg_组轨迹
emg_group_tracks将多个emt文件作为输入并对tracks进行分组 根据他们的名字。按曲目创建一个.emt文件。例如：
emg_group_tracks exp{1,2,3}.emt
输入
exp1.emt track_A track_B track_C track_D exp2.emt track_B track_A track_D track_D exp3.emt track_D track_C track_D track_C
创建输出
track_A.emt
exp1 exp2 exp3
track_B.emt
exp1 exp2 exp3
track_C.emt
exp1 exp2 exp3
track_D.emt
exp1 exp2 exp3
**Note:** you can pipe the 2 methods
::
emg_group_tracks exp{1,2,3}.emt | emg_norm -v
create outputs:
track\_A.emt , track\_B.emt, track\_C.emt, track\_D.emt,
track\_A\_norm.emt , track\_B\_norm.emt, track\_C\_norm.emt,
track\_D\_norm.emt
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