张华霞，李秋生,†，肖 菊

(赣南师范大学 a. 智能控制工程技术研究中心；b. 物理与电子信息学院，江西 赣州 341000)

1 引言

人体生物电信号是载有人行为信息的神经动作电位的叠加，可以反映人的行为信息，目前广泛关注的生物电信号包括肌电、脑电及眼电信号等[1].表面肌电信号是一种伴随肌肉活动的生物电信号，是肌纤维运动单元动作电位的叠加，蕴含肌肉活动的各种信息.由于表面肌电信号蕴含信息丰富，采集技术成熟，受到众多研究者青睐，例如采用表面肌电信号进行假肢控制、疾病诊断、虚拟现实等[2-5].

基于表面肌电信号手势识别的动作主要集中在手腕和手指动作[6-9].早在1999年，清华大学王人成等人研究了人体上臂表面肌电信号在不同收缩程度、不同载荷下的分形维数[10].后来，一些研究人员以混沌、分形理论为数学工具，对表面肌电信号进行多方面的研究，例如，文献[11]分析了在肱三头肌在不同弯曲程度下表面肌电信号的多重分形特性；文献[12-13]采用广义维数谱作为分类特征进行手势识别；文献[14-16]借助多重分形进行肌肉疲劳检测；文献[17]从混沌角度对表面肌电信号进行了非线性分析；文献[18-19]采用分形维数对肌电信号进行了肌肉激活检测的分析.如何从原始的一维表面肌电信号提取有效的特征信息是表面肌电信号研究的基础.当前特征提取方法很多，其中包括时域分析、频域分析、时频分析和基于非线性特征分析等方法.传统的表……