emg采集app项目截图展示

完整的设备数据链路：

基于 BLE 完成设备扫描、连接、数据订阅，心跳保活与二进制数据解析，并针对断流、掉线、长时间采集不稳定等问题设计重连与数据流监控机制，提升采集过程稳定性。

采集监控界面：

集成了mediapipe模型完成手部实时检测，处理视觉链路，同时实时计算关节夹角，叠加显示在监视画面上。下方能实时检测emg采集效果，实时可视化各通道数据情况。

设计将手势引导、EMG 数据流与摄像头捕获姿态结果进行时间对齐，生成带有手势标签和姿态真值的训练样本，支持后续模型训练与数据回放分析。

实时滤波功能：使用C/ NDK 实现端侧 EMG 滤波模块，通过 JNI 接入 Kotlin 采集流程，满足移动端实时处理和采集中实时配置调整，并完成缓存、展示与本地存储完整数据流程。通过协程与 Flow 解耦采集、处理和 UI 渲染，保证高频数据流下的采集连续性与界面及时响应。

会话云端数据管理能力：

提供可靠上传能力和身份认证能力，完成登录鉴权、实验会话回看支持采集数据分片上传、断点续传、完整性校验和失败重试，保障弱网、中断或应用重启后的数据可恢复与最终同步。

设计将手势引导、EMG 数据流与摄像头捕获姿态结果进行时间对齐，生成带有手势标签和姿态真值的训练样本，支持后续模型训练与数据回放分析。

完整的app配置管理、系统日志管理、用户登陆