表面肌电信号基于上肢的电气控制

资 源 简 介

表面肌电信号基于上肢的电气控制

详 情 说 明

表面肌电信号（sEMG）是通过皮肤表面电极采集的肌肉电活动信号，其作为非侵入式生物电信号，已成为上肢假肢控制的核心输入源。早期的肌电控制系统采用信号幅值作为特征参数，仅能实现"休息-张开-闭合"三态控制，这种局限性迫使研究人员为每个新增功能增加电极点位。

Graupe和Cline提出的ARMA（自回归滑动平均）模型突破了这个瓶颈，该模型通过时域特征参数化处理，实现了单通道信号对多自由度假肢的精确控制。这项技术的关键在于：肌电信号蕴含的时序动态特征比单纯幅值包含更丰富的运动意图信息。实践表明，当选用合适的特征提取算法时，单个肌电信号采集点即可驱动假肢完成抓握、旋转等复合动作，这为开发轻量化、高精度的智能假肢提供了理论基础。

当前研究热点集中在深度学习与sEMG的融合，通过神经网络自动提取信号中的非线性特征，进一步降低对电极数量的依赖，同时提升控制系统的自然度和响应速度。