【導(dǎo)讀】本文主要研究表面肌電信號特征提取和模式分類方法。對時域特征、頻域特征、小波。最后針對握拳,張手,上切,下切,上翻,下翻六種動作進行驗證。信號的特征提取到模式識別的整個過程進行仿真實驗。最后對肌電信號的消噪進行研究。使用已有的肌電信號數(shù)據(jù)完成肌電信號的特征提取并進行動作分。在這些生物控制信號中,表面肌電信號可以直接反映肢體。目前,肌電信號已經(jīng)深入應(yīng)用到臨床醫(yī)學、運動醫(yī)學生。取的特征向量進行有效的分類對肌電信號分析意義重大。細節(jié)上分析信號,而且對噪聲不敏感,從而使其成為肌電信號分析的又一有力工具。經(jīng)元組成,神經(jīng)元之間通過權(quán)系數(shù)相連結(jié),構(gòu)成自適應(yīng)非線性動態(tài)系統(tǒng)。能,使得它在肌電信號的辨識和模式識別上顯示出極大的優(yōu)越性。