基于模式识别的肌电控制接口为截肢患者提供了一种直接使用外接多自由度假肢手的有效手段,近20年来得到学者广泛关注。通过先进的信号处理和机器学习方法,相关研究工作在识别10类以上手腕部动作时能取得90%以上的识别率。但目前的商业假肢系统鲜有采用这种控制策略,形成这一反差的一个重要原因是研究室的实验条件与假肢手的日常使用环境有着明显不同。在实际使用中,肌电信号会因电极移位、肌肉疲劳和皮肤出汗等多种因素产生变化,造成控制接口性能下降。因此,学者们开始将研究重点转向提高肌电模式识别的自适应性和鲁棒性。本文针对肌电模式识别在长时/跨天使用时需要重复再训练分类器以及手臂运动所造成的影响这两个问题展开如下工作:肌电信号在跨天使用时存在较强非平稳性,导致新一天使用假肢手时需要再训练分类器。但假设同类动作不同天的肌电信号也具有相似性,那么前期分类模型在当前天仍有一定可再利用性。为此本文提出了域自适应算法将前期模型融入新一天的训练过程,以期减少所需再训练时间。域自适应模型是将前期模型以一定加权系数和当前天训练数据所得模型组合而成,本文针对多项式分类器和线性判别分析这两种分类器提出相应的加权系数求解方法。实验分析结果表明所提算法能够将当前天的训练时间从5-10分钟减到1-2分钟。进一步地,基于同类动作不同天的肌电信号存在某些不变特性的假设,本文提出了共模型成分分析方法来实现肌电模式识别在跨天使用的零再训练。共模型成分分析方法基于线性判别分析展开,其目标是寻找一个投影矩阵,使得前期多个线性判别分析模型的差异性最小,然后以所得最优投影矩阵提取模型共有成分。通过实验数据分析表明,所得共有模型成分能够提高肌电模式识别在跨天使用的鲁棒性,从而提高前期模型在新一天直接使用的识别率,而无需再训练分类器。更进一步地,本文提出了级联自适应方法来实现肌电模式识别的快速训练。级联自适应融合域自适应和自增强两种算法:在跨天使用时,再利用前面一天的模型减少训练时间;在当天内使用时,利用测试样本的识别标签自动更新分类器参数来跟随肌电信号的缓慢变化,避免当天内需要再训练分类器。此外,本文还开展在线实验来更深入地验证级联自适应算法的有效性。实验结果显示级联自适应能够减少肌电模式识别的训练时间,在只训练1分钟的情况下能够使用一个白天而无需再训练,显著减少使用假肢的训练负担。另一方面,本文研究了肌电模式识别在手臂运动时的鲁棒性问题。实验分析表明手臂位置变化尤其是动态手臂运动对肌电模式识别影响明显。此外,本文提出三个指标——可重复性指标、平均半主轴长度和平均类中心偏移——来定量分析手臂位置变化对肌电特征分布的影响。最后,本文提出在尽量减少训练时间的情况下能够提高肌电模式识别鲁棒性的训练策略。本文的主旨在于提高肌电模式识别的自适应性和鲁棒性,推动基于模式识别的肌电控制接口走向临床应用,为现有的多自由度商业假肢手提供“合格指挥官”。