医疗技术的进步,虽然降低了脑卒中的致死率,但是仍会产生难以康复的后遗症,手功能运动障碍就是其主要后遗症之一。本文基于脑卒中康复医师康复训练时手动刺激指部缓解痉挛的康复治疗方法,设计了一款基于指部感觉刺激的手功能康复平台系统,可以实现对脑卒中患者手部进行康复治疗,同时可以通过表面肌电信号（surface Electromyogram,s EMG）对患者手功能的康复治疗效果进行定量评估。本文为首次对此种康复治疗方法进行探讨,缺少生物力学相关研究,但所做工作为后续研究提供了基础。首先,详细介绍了本文所依据的康复治疗方法,完成了基于指部感觉刺激的手功能康复平台的机械本体结构以及压力传感器的设计;提出了针对此方法的康复治疗效果评估方法以及三种康复治疗模式;设计了s EMG信号采集发送设备,实现读取s EMG信号以及通过Wi Fi转发肌电信号数据;根据人体上臂的肌肉功能以及位置分布,选择拇短伸肌、指伸肌作为肌电信号采集的肌群,从手部自然蜷缩状态开始以掌指关节为圆心,将手指分别伸展20°、40°、60°、80°作为识别的四种手势动作,通过实验获取动作的肌电信号。其次,采用小波变换去噪的方法对信号进行降噪,并运用短时能量滑动窗口法进行活动段检测;研究了时域分析和频域分析中的共八种特征值,对比分析时、频域特征提取结果,选用均方根值、积分肌电值、绝对平均值、波形长度、过零点数、波形符号变化数六种时域特征值;采用支持向量机（SVM）多分类方法,选用粒子群优化算法（PSO）对惩罚因子c和核函数参数g进行优化,通过一对一、一对多和二叉树多分类策略对四种手势动作进行分类识别实验,结果表明,二叉树多分类策略相较于其他两种多分类方法更好。最后,开发了基于MFC（Microsoft Foundation Classes）的上位机系统,无线网络通信界面为用户提供Wi Fi网络连接、s EMG信号数据的接收、信号数据动态图形显示以及数据保存等功能;康复治疗界面为用户提供用户信息管理、算法分析以及康复治疗等功能;设计了手功能康复平台系统的下位机系统,选用运动控制器作为下位机的控制中心,并通过伺服驱动器对电机进行精准控制,采用压力传感器实现下位机系统的力反馈;根据下位机系统的功能需求,编写了运行在下位机系统中的Basic程序语言;完成了手功能康复平台系统的搭建,对系统进行测试实验并确定了康复治疗模式的压力值,验证了其合理性与可行性。