张永强，陈 香，王从政，董中飞，左鹏飞

(中国科学技术大学电子科学技术系，合肥 230027)

随着传感器技术、通信技术和IC技术的快速发展，人机交互已经从原来的键盘、鼠标这种单一的交互模式，迅速发展成为融合多种传感器，运用多种通信方式的多样化交互模式［1－2］。手势识别是当下人机交互领域的热点研究方向之一［3］。目前，市场上和实验室里已有的手势识别系统主要分为基于数据手套和基于计算机视觉的交互系统［4］，它们提供了一种和谐自然的人机交互方式。但是，基于数据手套的系统穿戴复杂，价格昂贵，大量推广比较困难［5］。而基于视觉的系统易受环境干扰，识别率低，不适于大量手势识别［6］。针对前述两种手语识别系统的弊端，基于表面肌电和加速度的手势识别在穿戴和价格方面有着更多优势，在手势识别研究中取得了较好的进展［7］。

表面肌电信号是一种可以反映肌肉的活动状态和强度的电生理信号。不同的手势执行过程中会伴随着不同肌肉群的收缩，将表面肌电电极安置在特定的肌肉群位置上，可以检测到带有可分性手势信息的表面肌电信号。表面肌电信号主要反映的是手型信息和手腕伸屈信息，对手指动作的识别有着独特优势。例如，Jun-Uk Chu等人对四通道肌电信号使用广义小波变换进行特征提取，最终实现了10类手势的识别，识别率不低于93%［8］。加速度传感器可检测手臂的空间运动信息，对运动尺度较大的手势具有较好的区分能力。……