1、表面肌電信號是一種從人體骨骼肌表面通過電極記錄下來的神經(jīng)、肌肉活動時發(fā)放的生物電信號，它能在非損傷狀態(tài)下實(shí)時反映神經(jīng)和肌肉的功能狀態(tài)。如何從表面肌電中有效的提取特征，實(shí)現(xiàn)動作模式的準(zhǔn)確識別，是肌電控制假肢實(shí)用化進(jìn)程中的關(guān)鍵問題。為了提高肌電信號動作模式識別的準(zhǔn)確率，本文提出采用信息融合技術(shù)對肌電信號進(jìn)行手部動作模式識別，較為深入研究融合過程中遇到的問題及解決方案。
　　 首先，本文對肌電信號特征提取和分類方法的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)

2、，引入信息融合在模式識別中的應(yīng)用。其次，根據(jù)在假肢實(shí)時控制中，選擇肌電特征參數(shù)既要有較大的類間分離度，又要有較低的計算復(fù)雜度原則，提取肌電信號的時域統(tǒng)計特征、AR模型參數(shù)、小波變換系數(shù)矩陣的奇異值，作為各單分類器的輸入特征矢量。然后，分別用D-S證據(jù)理論和模糊積分理論對多分類器進(jìn)行決策級融合。在D-S證據(jù)理論融合系統(tǒng)中，對于沖突證據(jù)采用平均證據(jù)修改證據(jù)源模型，再利用D-S組合規(guī)則組合，數(shù)值算例結(jié)果表明，當(dāng)多數(shù)證據(jù)正確時能有效地處理沖突證

3、據(jù)問題。在模糊積分融合系統(tǒng)中，比較了兩種計算模糊密度的方法，給出了合理的模糊密度計算方式，解決了采用模糊積分進(jìn)行肌電信號模式分類決策級融合的關(guān)鍵參數(shù)計算問題。最后，比較了D-S證據(jù)理論與模糊積分在決策級的融合效果，數(shù)值算例結(jié)果表明，兩種方法融合后分類準(zhǔn)確率均優(yōu)于各單分類器的分類結(jié)果；證據(jù)理論實(shí)現(xiàn)的是“少數(shù)服從多數(shù)”效果，沒有充分考慮各證據(jù)的可信性，而模糊積分理論則兼顧了各證據(jù)對各動作模式的客觀估計和各證據(jù)對各動作模式的重要性，為肌電假肢