基于肌电信号的行为识别的研究
基于机器学习的肌电信号识别技术
基于机器学习的肌电信号识别技术近年来，随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了许多领域的基石。
其中一项应用就是基于机器学习的肌电信号（EMG）识别技术。
这项技术通过分析人体肌肉电信号的特征，可以识别不同的肌肉运动，为康复训练、智能外骨骼、假肢控制等领域提供了重要的支持。
一、肌电信号的特点肌电信号是人体肌肉的电生理信号，其强度和频率都反映了肌肉收缩的程度。
我们可以通过将肌电信号传感器放在皮肤表面，测量肌肉收缩时肌电信号的变化来了解肌肉的状态。
肌电信号的信号特征包括信号的振幅、频率和时域。
在进行肌电信号识别时，需要提取信号的特征，并使用机器学习算法进行分类。
二、肌电信号识别的应用基于机器学习的肌电信号识别技术是近年来人工智能技术快速发展的一个领域。
应用广泛，主要包括五个方面：1. 康复训练：通过肌电信号识别，可为康复训练提供支持，使病患者在训练过程中获得更准确的肌肉控制，从而加速康复进程。
2. 智能外骨骼：肌电信号识别技术可用于智能外骨骼的研发，将肌电信号转化为机器控制信号，使外骨骼能够根据人体肌肉的运动模式移动。
3. 假肢控制：肌电信号识别可用于假肢控制。
将肌电信号转化为假肢的控制信号，使假肢能够随着人体肌肉运动而移动。
4. 游戏娱乐：肌电信号识别技术还可用于游戏娱乐，通过测量玩家的肌肉运动来控制游戏角色的动作，增强游戏的娱乐性和参与感。
5. 无线电子设备控制：最后，肌电信号识别技术还可用于控制电子设备，通过肌肉信号与电子设备之间的交互实现设备的远程控制。
三、肌电信号的采集和识别肌电信号的采集和识别是基于机器学习的肌电信号识别技术的关键步骤。
在采集方面，需要使用肌电信号传感器将肌电信号转化为数字信号，并将其输入计算机系统。
在信号识别方面，需要清洗、分离和提取信号特征，然后将特征输入到机器学习算法中进行分类和识别。
四、肌电信号识别技术的发展和趋势随着人工智能技术的快速发展，基于机器学习的肌电信号识别技术也在不断发展和壮大。
基于肌电信号人手动作模式分类方法的研究
LG-X 板子的更换： 同一设备的音频信号产生器 LG-A 和监控 信号处理板 LG-M 在重新输入相应程序的前提 下可以相互替换使用。 在板子替换前，连接维护电脑与设备， 通 过 ADRACS ‘Data’ submenu‘Up − / Download Data’保存所有参数，然后通过“420 ILS LG-X 配置功能块”对板子的软件和配置 部分进行设置。步骤如下： （1）关闭双发射机。 （2）打开功能块：在打开电源后立即同 时按下 LCP 板的 S1 和 S4 键，直到 LCP 板的 显示屏显示 LCP Control Menu。 （3） 按 住 S4 键 至 少 1s 钟， 打 开 LG-X 配置菜单 LGX Boot loader Version 。
新的方法， 为今后在解决人手动
作识别率方法上提供了参考和依
据。
【关键词】表面肌电信号 模式分类 SVM
近年来，残疾人这一特殊的群体越来越 受到关注，智能仿生假肢是一种主要的康复设
备。目前，在众多相关研究领域中，对控制智 能仿生假肢的信号源——肌电信号一直是人们 研究关注的重点。早在 17 世纪，人们就已经 开始对肌电信号进行研究，对肌电信号研究具 有重要的社会意义。
较 好 的 分 类 效 果， 如 何 提 高 人 手
抓取动作特征识别成功率和减少
模式识别计算速度等问题仍需解
决。 表 面 肌 电 信 号 研 究 包 括 人 体
肌电信号特征、肌电信号的采集、
预处理、特征提取，特征分类等，
本 文 主 要 比 较 各 环 节 的 优 缺 点，
期 望 在 特 征 提 取、 模 式 分 类 找 出
时“CPU_Normal”先闪烁，命令完成后，两 备做出的改进。在安装于维护经验介绍部分描
基于肌电信号的行为识别的研究
本科毕业论文（设计）基于肌电信号的行为识别的研究毕业论文(设计)成绩评定表TITLE: Recognition Research Based On The Behavior of The EMG SignalMAJOR: Information And Computing Science内容摘要本文对前臂肌肉群多个位置（包括肱桡肌、桡侧腕屈肌、桡侧腕长伸肌、尺侧腕伸肌、尺侧腕屈肌）进行表面肌电信号的采集，用RMS（均方差）与AR模型两种方法分别对采集的肌电信号进行特征分析和特征提取，再通过不同的分类方法（包括监督式学习、LDA分类算法）对现有的信号数据进行模式识别，区别屈肘、屈腕、屈指和前臂旋转等多种动作，最终使用MATLAB实验软件绘图直观表示各种分类方法的识别率，得到多种分类方法的优劣程度并最终得出结论从而将该项的研究成果拓展到人体其他肌群及相关假肢的控制中，另外在仿生控制人工动力假肢研究领域同样具有重要的意义。
关键词：特征提取模式识别 MATLAB 表面肌电信号AbstractIn this research,I collect the surface EMGs in several of the forearm muscle groups (including brachioradialis、flexor carpi、carpi radialis longus、extensor carpi ulnaris and flexor carpi ulnaris). With the methods such as RMS and AR model ,I extract the feature from the EMGs which has been collected.Then by using classification methods(Supervised Learning:The LDA algorithm),I use the existing EMGs in order to differentiate between elbow、wrist flexion,、flexor 、forearm rotation and so on.I also use two more signal optimizations to raise recognition rate.Ultimately, we use MATLAB to plot pictures and intuitively to show the recognition rate.Finally the best recognition rate is 98.611%.Keywords: Pattern recognition Feature extraction SEMG目录1引言 (1)1．1理论研究 (1)1．2国内外文献综述与研究现状 (1)2 表面肌电信号的采集 (3)2．1 肌电信号的模型说明 (3)2．2 肌电信号的数据说明 (4)2.2.1肌电信号的拾取 (4)2.2.2肌电信号的位置 (5)2.2.3动作展示 (6)3表面肌电信号的预处理 (8)4模式识别 (9)4．1特征提取 (9)4.1.1时域特征值：RMS 均方根 (9)4.1.2频域特征值：AR 自回归模型 (9)4.2监督式学习 (11)4.3绘图展示 (13)4.3.1 表面肌电信号 (13)4.3.2 RMS特征值 (14)4.3.3 AR模型特征 (15)5 信号优化处理 (16)5.1 Majority Vote与去噪函数 (16)5.2绘图展示 (17)6 结论 (18)参考文献 (19)附录 (21)1引言表面肌电信号(Surface Electromyography，SEMG)是人自主活动中肌肉表层多个运动单位所发出的电位序列最终在皮肤表面通过电极检测得到的时间与空间综合叠加的结果[10]，是神经肌肉系统活动时伴随的生物电信号。
人体肌电信号的特征提取与分类算法研究
人体肌电信号的特征提取与分类算法研究近年来，人体肌电信号在生物医学领域中的应用越来越广泛。
肌电信号本身是人体肌肉无意识的微弱电信号，可以通过电极采集到，然后通过对其特征的提取和分析，可以对肌肉的运动状态、疾病诊断、运动员的体能评估等方面进行研究。
本文将对人体肌电信号的特征提取与分类算法进行探讨。
一、人体肌电信号的特征提取1.1 时域特征肌电信号的时域特征指的是肌电信号在时间维度上的特性，反映了肌肉电活动的总体变化情况。
主要包括肌电信号的均方根（RMS）、方差、标准差和平均值等指标。
其中，RMS是最常用的特征之一，能够反映信号的总体强度。
对于某些疾病的诊断以及运动员的体能评估，RMS是一项非常有价值的特征。
1.2 频域特征肌电信号的频域特征可以通过傅里叶变换获得。
它们反映了肌肉电活动的频率分布情况，包括功率谱、能量谱密度、频率分布等指标。
频域特征的应用范围较广，运动员表现、肌肉疲劳等方面的研究都有应用。
1.3 时频域特征时频域特征是时域和频域特征的结合体，可以反映信号在时间和频率上的变化情况。
常用的时频域特征包括小波能量、瞬时频率、拍数等指标。
时频域特征是一种比较新的肌电信号特征提取方法，具有较好的应用前景。
二、人体肌电信号的分类算法2.1 支持向量机（SVM）SVM是一种常用的分类算法，它能够有效地处理高维数据，并在分类问题中表现出良好的效果。
在肌电信号分类中，SVM算法常常被用来区分运动与静息状态，或者区分不同动作之间的肌肉电活动模式。
2.2 随机森林（RF）随机森林是一种基于决策树的分类算法。
随机森林不需要数据预处理，而且可以处理大量、高维度数据。
在肌电信号分类中，随机森林可以用于区分不同动作类型或不同运动阶段的肌肉电活动模式。
2.3 人工神经网络（ANN）人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构的模型。
它具有很强的非线性处理能力，可以自适应地学习和处理复杂的信息。
在肌电信号分类中，ANN可以用于肌肉疲劳的监测、动作类型的识别等方面。
人体肌电信号识别与应用研究
人体肌电信号识别与应用研究近年来，通过电生理学手段研究人体生理变化已经成为科学界的热门话题。
人体肌电信号识别及其应用研究就是电生理学中的一个重要领域。
肌电信号可获得人体运动的信息，也可以通过肌电信号识别技术实现神经控制的运动，因此在医疗、健身、生物机器人、游戏娱乐等领域有广泛的应用。
一、肌电信号的特性肌电信号是一种由肌肉收缩所产生的电信号，它是肌肉收缩活动的生物电反映。
肌电信号主要有两个方面的特点：时域特性和频域特性。
时域特性是指在时间轴上分析肌电信号的功率、波峰、波谷、波形等特征; 频域特性是指在频域上分析肌电信号的频率、能量、功率谱等特征。
二、肌电信号的识别肌电信号识别的主要目的是判断肌肉的运动状态及其指令，也就是通过肌电信号获取人体运动模式的信息，进而控制机器运动或改善健康状况。
肌电信号识别技术的方法主要包括信号滤波、特征提取、分类、参数设置等方面。
1. 信号滤波：在肌电信号采集之后，需要对信号进行滤波处理。
信号滤波的目的是削弱或消除噪声以便进行后续的处理。
2. 特征提取：肌电信号的特征提取是肌电信号处理的关键步骤，其目的是将原始的肌电信号转换为适合分类或处理的特征向量。
3. 分类：目前的肌电信号识别分类方法主要有决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等。
4. 参数设置：识别肌电信号时，参数设置是很重要的。
一个好的参数设定可以使分类的结果更加准确。
三、肌电信号应用研究肌电信号的应用研究主要分为医学、健身训练、生物机器人和游戏娱乐四个领域。
1. 医学方面：肌电信号应用于肌无力、截肢者康复、膀胱控制、神经假体控制和面部重建等方面。
2. 健身训练方面：肌电信号可以被用来检测肌肉活动，可以帮助基于动作的效果，协调系统的训练。
肌电信号的应用可以辅助运动员提高姿势的正确性和力量输出的效率。
3. 生物机器人方面：生物机器人在复杂环境下能够完成一些人类难以完成的任务。
使用肌电信号可实现神经控制的动作，能够提供高效的机器人控制方式。
基于视觉与肌电信号的手势识别研究的开题报告
基于视觉与肌电信号的手势识别研究的开题报告一、研究背景随着智能设备的普及，手势识别技术正在得到越来越广泛的应用。
传统的手势识别方法主要基于视觉信号，如通过计算手部在图像中的位置和形状来判断手势。
然而，这种方法存在一些缺陷，如遮挡和光线变化等问题，导致识别准确率不高。
因此，结合肌电信号的手势识别方法逐渐受到研究者的重视。
肌电信号是人体肌肉收缩产生的电信号，是一种可以非常准确地反映肌肉运动的信号。
通过肌电信号可以提取出肌肉纤维运动的信息，同时，与视觉信号相比，肌电信号更不易受到遮挡和光线变化的影响。
因此，在实现更加准确和鲁棒的手势识别中，结合视觉与肌电信号进行联合识别的方法具有广阔的应用前景。
本文将就基于视觉与肌电信号的手势识别研究进行分析和讨论。
二、研究目的和意义本文旨在研究基于视觉与肌电信号的手势识别方法，探索如何提高手势识别的准确性和鲁棒性。
目前，已有不少研究者开展了相关的研究，但仍存在一些问题待解决，如如何有效地提取肌电信号，如何将多种传感器的信息进行融合等。
本研究的意义在于：1. 改进基于视觉信号的手势识别方法，提高系统的准确性和鲁棒性。
2. 探究结合肌电信号的手势识别方法，加强手势识别的稳定性和精度。
3. 对人机交互技术和智能设备的发展提供有益的支持和发展方向。
三、研究内容和方法本研究的主要内容和方法如下：1. 对已有的基于视觉与肌电信号的手势识别方法进行综述和分析，了解研究现状和问题。
2. 设计并实现实验平台，收集视觉和肌电数据。
3. 对肌电信号进行信号处理，提取有用的特征。
4. 对视觉信号和肌电信号进行分类和融合，实现手势识别。
5. 对所提方法进行评估和分析，比较不同方法的优劣。
四、预期结果通过本研究，预期可以得到以下结果：1. 建立一个基于视觉与肌电信号的手势识别系统，提高识别准确性和鲁棒性。
2. 通过探究肌电信号的特征提取和分类方法，为肌电信号的应用提供有益的指导。
3. 对手势识别的基础理论和应用实现进行深入研究，促进了人机交互技术和智能设备的发展。
基于表面肌电信号的人体动作识别与交互共3篇
基于表面肌电信号的人体动作识别与交互共3篇基于表面肌电信号的人体动作识别与交互1基于表面肌电信号的人体动作识别与交互随着科技的发展，科学家们推出了更加先进的人体动作识别技术。
表面肌电信号技术作为新一代人体动作识别技术的代表，逐渐受到越来越多的关注和研究。
一些科技公司也在这一领域中做出了很大的贡献。
表面肌电信号指的是记录人体肌肉运动前的变化。
它非常符合人体的自然需要，因为不需要戴设备、无需建立复杂系统，就能够收集有用的数据。
而对于观察肌肉活动，表面肌电信号的采集是一项有效的工具，它可以帮助我们更好地理解肌肉运动的运动学和动力学特性。
在人体动作识别方面，表面肌电信号为我们提供了可靠的方法。
通过收集人体肌肉的电信号并对其进行分析，我们可以通过计算来获取运动信息，即人体的动作。
这项技术可以用于运动控制器和假肢等设备的开发，在医学领域能够帮助康复患者更好地恢复肌肉运动功能，提高康复效率。
除了运动识别，在人体交互方面表面肌电信号也有广泛的应用。
通过收集肌肉活动的信息，我们可以为人体提供不同的交互方式。
例如，手势识别技术可以帮助人们在没有鼠标、键盘等外界工具的情况下进行操作，这将在未来成为技术的新趋势。
在虚拟现实应用中，我们可以使用表面肌电信号技术来识别人体的动作并将其用于游戏中的双手和身体动作控制, 让玩家更深入地体验虚拟世界。
不过，表面肌电信号技术目前还存在着一些挑战和问题。
一些表面肌电信号的数据采集设备需要佩戴在身上并粘贴到皮肤上，这可能会影响用户的舒适度。
有些用户会觉得不舒服，这也是科技公司需要解决的问题。
表面肌电信号技术的准确性也需要进一步改进。
在采集数据的过程中，电信号可能会受到周围环境的干扰，从而影响数据的准确性。
因此，科学家们需要进一步研究如何提高表面肌电信号技术的准确性，从而大大提高其应用价值。
综上所述，基于表面肌电信号的人体动作识别和交互技术具有重要的应用和推广价值。
我们相信，在不久的将来，科技公司将更加关注这一领域的发展，提高肌肉信号采集的准确性与人体的舒适度，从而促进该技术的发展并推动人体交互的革命表面肌电信号技术以其高效的肢体动作识别和多样的人体交互方式，在未来的科技领域有着广阔的应用前景。
基于表面肌电信号的手部动作识别方法研究
密级：学校代码：10075分类号：学号：********工程硕士学位论文基于表面肌电信号的手部动作识别方法研究学位申请人：郝沙沙指导教师：刘晓光副教授学位类别：工程硕士学科专业：控制工程授予单位：河北大学答辩日期：二○一八年六月Classified Index：CODE：10075 U.D.C：NO：20161730A Dissertation for the Degree of M.EngineeringResearch on Hand Movement Recognition Method Based on SurfaceEMG SignalCandidate:Hao ShashaSupervisor:AssociateProf.Liu Xiaoguang Academic Degree Applied for:Master of EngineeringSpecialty:Control EngineeringUniversity:Hebei UniversityDate of Oral Examination:June,2018摘 要人体的生理电信号是人体行为意图的直接反应，通过对人体的生理电信号进行分析和解读，能够使机器有效识别人的主题意识。
表面肌电信号作为人体的生理电信号的一种，其蕴含着肌肉状态和人体动作意图的相关信息。
为使肢体残疾人士能按照自身意图对外围设备进行有效控制，本课题基于表面肌电信号(sEMG)对手部动作的分类与识别进行了深入的研究。
将手势动作识别技术推广到智能假肢的应用上，不仅可以辅助丧失手臂的患者进行康复训练，也能使其产生“幻肢感”，因此基于sEMG的手部动作识别技术具有重要的医学应用价值。
本文主要研究内容和创新点包括：1. 确定了各个手部动作与肌肉收缩部位相关程度的大小，以确定肌电电极在肌肉上的安放位置；成功采集了12种日常生活中常见的手部动作的sEMG信号，完成了sEMG 信号的数据采集。
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本科毕业论文（设计）基于肌电信号的行为识别的研究毕业论文(设计)成绩评定表TITLE: Recognition Research Based On The Behavior of The EMG SignalMAJOR: Information And Computing Science内容摘要本文对前臂肌肉群多个位置（包括肱桡肌、桡侧腕屈肌、桡侧腕长伸肌、尺侧腕伸肌、尺侧腕屈肌）进行表面肌电信号的采集，用RMS（均方差）与AR模型两种方法分别对采集的肌电信号进行特征分析和特征提取，再通过不同的分类方法（包括监督式学习、LDA分类算法）对现有的信号数据进行模式识别，区别屈肘、屈腕、屈指和前臂旋转等多种动作，最终使用MATLAB实验软件绘图直观表示各种分类方法的识别率，得到多种分类方法的优劣程度并最终得出结论从而将该项的研究成果拓展到人体其他肌群及相关假肢的控制中，另外在仿生控制人工动力假肢研究领域同样具有重要的意义。
关键词：特征提取模式识别 MATLAB 表面肌电信号AbstractIn this research,I collect the surface EMGs in several of the forearm muscle groups (including brachioradialis、flexor carpi、carpi radialis longus、extensor carpi ulnaris and flexor carpi ulnaris). With the methods such as RMS and AR model ,I extract the feature from the EMGs which has been collected.Then by using classification methods(Supervised Learning:The LDA algorithm),I use the existing EMGs in order to differentiate between elbow、wrist flexion,、flexor 、forearm rotation and so on.I also use two more signal optimizations to raise recognition rate.Ultimately, we use MATLAB to plot pictures and intuitively to show the recognition rate.Finally the best recognition rate is 98.611%.Keywords: Pattern recognition Feature extraction SEMG目录1引言 (1)1．1理论研究 (1)1．2国内外文献综述与研究现状 (1)2 表面肌电信号的采集 (3)2．1 肌电信号的模型说明 (3)2．2 肌电信号的数据说明 (4)2.2.1肌电信号的拾取 (4)2.2.2肌电信号的位置 (5)2.2.3动作展示 (6)3表面肌电信号的预处理 (8)4模式识别 (9)4．1特征提取 (9)4.1.1时域特征值：RMS 均方根 (9)4.1.2频域特征值：AR 自回归模型 (9)4.2监督式学习 (11)4.3绘图展示 (13)4.3.1 表面肌电信号 (13)4.3.2 RMS特征值 (14)4.3.3 AR模型特征 (15)5 信号优化处理 (16)5.1 Majority Vote与去噪函数 (16)5.2绘图展示 (17)6 结论 (18)参考文献 (19)附录 (21)1引言表面肌电信号(Surface Electromyography，SEMG)是人自主活动中肌肉表层多个运动单位所发出的电位序列最终在皮肤表面通过电极检测得到的时间与空间综合叠加的结果[10]，是神经肌肉系统活动时伴随的生物电信号。
由于它在一定程度上关联着肌肉的活动状态与功能状态，因此也能够反映一定的神经肌肉活动状况[2]，故在肌电信号在临床医学（如神经肌肉疾病诊断）、康复医学（如肌肉功能评价）、人机工效学（如肌肉工作的工效学分析）、体育科学（如疲劳判定、运动技术合理性分析、肌纤维类型和无氧阈值的无损伤性预测）、仿生学（如人体假肢控制具）[13]等方面均有重要的利用价值。
1.1理论研究近年来，基于表面肌电信号识别研究在医学生物领域的作用越发凸显，研究学者遍布全球，研究文章也层出不穷，学者在对表面肌电信号进行识别研究时采用同样的步骤，即肌电信号的采集、信号优化处理，特征分析及提取、模式识别，但最主要的是肌电信号分析、特征提取与模式识别两个方面。
特征提取的目的在于通过研究表面肌电信号的时、频域特征与肌肉结构以及肌肉活动状态和功能状态之间的关联性，从而利用SEMG的变化有效反映肌肉的活动和功能，其研究分析主要集中在时域和频域分析。
特征提取就所利用的理论方法而言，可分为五个方面：时域法、频域法、时域-频域法、高阶谱及混沌与分形等。
特征提取是基础，分类是关键，分类器可以为肌电假肢提供更可靠的控制信号。
用于表面肌电信号的模式分类方法很多，其中模糊分类器和神经网络分类器的应用最为广泛。
1.2国内外文献综述与研究现状在对表面肌电信号进行识别研究时，国内外学者往往从单一的分析方法及单一的分类方法中得出识别率并将此应用在实际生活的各个领域中。
学者研究的思路大都相似，不同之处在于以下两点：第一点是对采集的表面肌电信号进行特征提取的方法。
在国外方面，[20]Disselhorst-Klug（2008）利用时域方法（平均值）提取出SEMG的特征值，用于研究SEMG与肌肉力之间的关系；[22]Reddy（2007）利用时域方法（均方根值RMS）提取出SEMG的特征值，用于研究SEMG和运动位移的关系，从而实现了手指和腕关节模型的控制；[21]Sbriccoli（2003）分别利用时域方法（均方根值RMS）和频域方法（中位频率MF）提取出SEMG的特征值，用于研究肱二头肌SEMG的幅值和频谱特征。
而在国内方面，[4]罗志增,杨广映（2003）根据实际肌电信号的随机性特征，对其建立AR模型，利用AR模型特征、参数与肢体运动的确定性关系实现仿生控制；[15]吴冬梅，孙欣，张志成，杜志江（2010）在人体屈伸肘部的过程中，选取人体上肢检测表面肌电信号应用不同的方法（均方根值RMS、肌电值iMEG）对优化后的表面肌电信号进行了特征提取。
[23]罗志增,严庭芳（2008）利用时-频域方法小波变换对SEMG进行特征提取，用于SEMG的模式分类和肌电假肢的控制。
第二点是模式识别的方法。
用于表面肌电信号的模式分类方法很多，如模糊分类器和神经网络分类器。
模糊分类器已在自动控制、人工智能、图像识别、农作物选中、商品评价、化合物分类、地震、气象预报、灾情预报、经济学、社会学、语言学、管理科学及医学等诸多领域得到了广泛应用。
在表面肌电信号信号识别方面, 开始利用该分类器进行处理，如[26]E. Zahedi（1995）利用模糊K-均值策略进行了3个自由度的动作识别；[27]刘建成（1999）也利用模糊神经网络直接对残肢的EMG 动作进行识别, 虽识别率70%以上,但有更好的实际应用价值；后者神经网络分类器在给足数量训练样本的前提下，网络就可以通过学习获得对运动模式进行分类的能力，如[24]王人成（1998）利用该网络对屈腕、伸腕、向内旋腕和向外旋腕四种运动进行识别，其识别率都在95%以上；[25]William Putnam（1993）分别利用单层感知器和多层感知器对屈臂和伸臂两动作进行识别，识别率均可达95%；[28]R.Knox （1994）年利用非参数线性分类器对屈、伸、内旋和外旋四种动作进行识别, 其识别率在89%以上, 其中特征矢量为AR、RC、CP、LAR 等系数；[29]Michael J.Korenberg （1995）利用并串联分类器对内旋、外旋及内-外旋等动作进行识别, 识别率为100% ,训练样本数极少且而且训练速度快；[30]Guy Cheron（1996）年利用动态神经网络识别在展臂画“8”字图期间的EMG信号与手臂运动的关系。
综上所述，在特征提取方面，时域方法最早应用于肌电信号分析，易提取、方法简单；频域方法提取的特征值较稳定，使得频域方法成为肌电信号处理技术的主流；而以小波变换为代表的时-频分析方法因结合了时域、频域两方法的特性，在肌电信号分析方面颇有潜力。
而在模式识别方面，人工神经网络求解肌肉的动作模式通过并行计算、分布式和自适应学习，在提取信号的特征矢量(如AR特征、谱特性)之后，将其作为网路输入，通过训练实现分类，识别率得到很大提高，因而受到广泛应用。
2表面肌电信号的采集2.1肌电信号的模型说明信号处理的最终结果与SEMG模型的设计紧密相连，良好的模型不仅能够真实反映信号产生的机理，并且能够指导完成信号检测系统的设计。
图1是一个简化的SEMG 模型，其中，A为运动单位，B为肌纤维，C为差别放大器。
一个能够控制肌肉收缩的运动神经元称为运动单位。
运动单位包括细胞体、轴突和树突，在中枢神经的控制下，通过运动单位的轴突发出的电脉冲沿着神经延伸到该单位控制下的肌纤维处，并由终极电位与肌纤维产生兴奋－收缩偶合，触发肌膜的动作电位，引起肌纤维收缩而产生肌张力，从而产生肌肉收缩。
图1.肌电信号模型Figure 1.SEMG Model从上图可以看出肌电图是多个被记录的肌膜动作电位序列的总和。
由于肌膜动作电位的必然结果是骨骼肌的兴奋－收缩耦合，其肌电图代表着肌肉的收缩，故SEMG模型向我们提供了一个观察神经系统的窗口。
2.2肌电信号的数据说明2.2.1肌电信号的拾取SEMG信号的采集影响着信号分析及模式识别的精确性，是十分关键的过程。
如图2所示，采集SEMG信号可通过表面电极来拾取。
运动单位传播电脉冲的同时，在人体的软组织中生成电流场，通过在靠近兴奋性细胞膜的肌腹皮肤表面处放置电极，并在检测电极间表现出电位差，便可记录到以电压/时间的形式表达的SEMG。
图2.表面电极的原理Figure 2.The Principle of the Electricode表面电极作为生物信号与数据信号的传输媒介，其设计和所贴位置的重要性不得而知。
通常表面电极组采用铜电极作为原材料，拾取电极大多呈圆形，每组铜电极是由柔性PET 附铜板蚀刻得到，表面镀银，电极薄且有弹性，这样设计可以获得较好的电信号取向和降噪作用。
目前广为流用的有一次性参考电极、双电级、三电级等，在图3中展示了各种表面电极。