基于肌音信号的虚拟假肢控制

将肌音（Mechanomyography,MMG）信号作为假肢控制的生理信号源，实现了对于虚拟假肢的抓放控制。针对手部在握紧张开动作过程中前臂肌肉声音信号，提取动作信号的7种时域特征并利用线性分类器进行分类识别，用以分辨手部动作类型，正确率为(95.63±2.55)%，并利用辨识结果产生控制信号实现对虚拟手的控制。结果表明肌音信号的动作判断具有很高的正确率，为利用肌音信号控制假肢提供了依据。