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MindRove Armband | 8 通道 EMG 肌电臂环

  1. 8 通道高精度 EMG 肌电采集，原始数据完全开放

  2. 前臂佩戴方式，内置不锈钢干电极，无需耗材

  3. 500 Hz 采样率 + 24-bit 分辨率，科研级信号质量

  4. 集成 6 轴 IMU，实现肌电与运动状态的同步捕捉

  5. WiFi Direct 直连 PC，实时稳定的高速数据传输

  6. 跨平台 SDK，支持 C++/C#/Python/MATLAB 全栈开发

  7. 适用于手势识别、康复训练、肌肉分析与人机交互

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MindRove Armband 8-channel EMG Armband 请联系我们 请联系我们

产品说明

⭐ 产品概要

MindRove Armband 是一款采用 8 通道不锈钢干电极 的高性能肌电（EMG）采集臂环，专为手势识别、肌肉活动分析、康复训练、人机交互（HCI）和科研实验而设计。设备可佩戴于前臂，结构轻巧、可调节、无耗材，可在无需额外皮肤准备的情况下快速部署。

Armband 同时整合 6 轴 IMU（3 轴陀螺仪 + 3 轴加速度计），可同步捕捉手臂运动，为动作识别算法、机器学习模型和运动生物力学研究提供更完整的数据维度。

🔍 核心特性亮点

  • 8 + 2 不锈钢干电极，无需凝胶

  • 500 Hz 采样率 + 24-bit 高频分辨率

  • 同时提供原始 EMG + IMU（陀螺仪/加速度计） 数据

  • WiFi Direct 直连 PC，低延迟大带宽

  • 4–6 小时续航，适合实验与训练场景

  • 支持 LSL（Lab Streaming Layer） 实时数据流

  • SDK 涵盖 Windows / MacOS / Linux

  • 支持 C++ / C# / Python / MATLAB 开发

📊 技术规格（Tech Specs）

EMG 肌电

  • 电极：8 + 2，不锈钢

  • 电极排布：等距分布

  • 推荐佩戴位置：前臂

  • 采样率：500 SPS

  • 分辨率：24 bit

  • 频带宽度：0–250 Hz

  • 原始 EMG 数据：支持（raw EMG available）

  • 放大倍数：12

IMU 惯导传感器

  • 3 轴陀螺仪

  • 3 轴加速度计

  • 原始 IMU 数据：支持

  • 采样率：50 Hz

连接性

  • WiFi Direct：点对点无线连接

  • 稳定实时数据传输

  • 支持 LSL 数据流

电源与续航

  • 工作时长：4–6 小时

  • 电池：可充电 LiPo 电池

  • 充电口：microUSB

💻 软件与开发工具（Software Kit）

  • SDK 平台：Windows、MacOS、Linux

  • 支持语言：C++、C#、Python、MATLAB

  • 文档：docs.mindrove.com

  • Windows 可视化工具：

    • 实时曲线显示

    • 数据记录（CSV）

    • 滤波器

  • 实时 I/O：Lab Streaming Layer（LSL）

🧩 典型应用

  • 手势识别与手部动作分类

  • 人机交互（控制机械臂、VR/AR 交互等）

  • 肌肉活动监测与康复训练评估

  • 肌肉疲劳分析

  • 运动科学与生物力学研究

  • AI/ML 信号处理与模式识别

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