Jx-EMGT：肌电图（EMG）特征提取工具箱
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*此工具箱提供40种类型的肌电图功能
*演示了如何使用生成的样本信号应用特征提取方法。
*有关此Jx EMGT工具箱的详细信息，请访问https://github.com/JingweiToo/EMG-Feature-Extraction-Toolbox
引用为
Jingwei等人，《基于离散小波变换和增强特征提取的手部运动分类》，《国际高级计算机科学与应用杂志》，第10卷，第6期，科学与信息组织，2019年，doi:10.14569/ijacsa.2019.0100612。
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Jingwei等人，《基于离散小波变换和增强特征提取的手部运动分类》，《国际高级计算机科学与应用杂志》，第10卷，第6期，科学与信息组织，2019年，doi:10.14569/ijacsa.2019.0100612。 |
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Too，J.，Rahim，A.，和Mohd，N.（2019年）。基于离散小波变换和增强特征提取的手部运动分类。国际高级计算机科学与应用杂志，10（6）。科学和信息组织。从https://doi.org/10.14569%2Fijacsa.2019.0100612 |
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@第{Too_2019，doi={10.14569/ijacsa.2019.0100612}条，url={https://doi.org/10.14569%2Fijacsa.2019.0100612}，年份=2019年，出版商={科学和信息组织}，卷={10}，编号={6}，作者={精卫太和阿卜杜勒·拉希姆和诺哈希玛·穆罕默德}，标题={基于离散小波变换和增强特征提取的手部运动分类}，期刊={国际高级计算机科学与应用杂志} |
Jingwei等人，“使用Pbest指南二元粒子群优化进行肌电特征选择和分类”，《计算》，第7卷，第1期，MDPI AG，2019年2月，第页。12，内政部：10.3390/7010012。
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Jingwei等人，“使用Pbest指南二元粒子群优化进行肌电特征选择和分类”，《计算》，第7卷，第1期，MDPI AG，2019年2月，第页。12，内政部：10.3390/7010012。 |
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Too，J.，Abdullah，A.，Saad，N.M.，和Tee，W.（2019）。使用Pbest指南的肌电特征选择和分类二元粒子群优化。计算，7（1），12。MDPI AG。检索自https://doi.org/10.3390%2Fcomputation7010012 |
| BibTeX |
@第{Too_2019，doi={10.3390/7010012}条，url={https://doi.org/10.3390%2Fcomputation7010012}，年份=2019年，月份=2月，出版商={{MDPI}{AG}}，卷={7}，数量={1}，页码={12}，作者={Jingwei Too and Abdul Abdullah and Norhashimah Mohd Saad and Weihown Tee}，标题={EMG}使用Pbest指南的特征选择和分类二进制粒子群优化}，journal={Computation} |
