1、项目介绍 基于表面肌电信号的手势识别项目，该项目对采集的8通道信号数据(5通道的sEMG数据+3通道的加速度数据)生成原始图、特征图来进行手势分类，整个项目流程如下： 信号读取 信号预处理（降噪、活动段检测、滑动窗处理） 特征提取（原始信号图、时域特征图） 模型构建 训练、验证、保留最优模型 迭代训练结果保存 2、项目目录解释 commons: 公共使用的模块文件。 configs：该目录存放一些配置文件，包括网络结构的配置文件等。 data：数据读取、处理、生成。 models：模型各个模块的设计。 runs：实验结果，包括数据降噪图、活动段检测图、数据归一化图、训练结果图等等。 utils：工具箱，包含项目用到的一些工具函数。 train.py：数据训练文件。 valid.py：数据验证文件。 *_features_select.py: 特征选择文件。 *.ipynb: 项目开发过程中的一些测试样例。