肌电信号伴随着肌肉的收缩而产生,这种生理电信号在神经生理学、康复医学、体育科学以及模式识别等领域都有很多应用。目前肢体残疾人的数量仍然很大,为了肢体残疾人能得到更好的康复治疗,越来越多的科研机构着力于基于肌电的机械手控制系统的研究和探索。本文考虑到表面肌电信号幅值微弱、低频易受干扰的特点,针对手部残障人士设计了一款基于肌电的机械手控制系统。具体的实现方法包括：采集电路的设计、采集软件的设计、系统的算法处理以及对机械手的实时控制。其中,主要工作集中在肌电采集电路的设计,肌电采集电路包括模拟部分和数字部分。模拟电路中首先采用自稳零型运算放大器和具有高共模抑制比的仪用运放构成前置放大电路；然后设计了有源高通滤波电路滤除直流信号的影响,搭建了陷波电路去除工频干扰：采用自稳零型运算放大器搭建了二阶有源低通滤波电路。数字部分使用到16位模数转换器、DSP以及USB芯片。肌电信号在采集电路上首先经过放大和滤波处理,然后进行模数转换后交给DSP进行预处理,并实时通过USB芯片将数据传至PC机保存,之后在PC上进行活动段检测、特征提取、模式分类等相应的算法处理,获得对各种手势的识别结果,最后再将不同的手势解析成相应的命令进行输出,实时控制机械手臂。经过多次测试,基于肌电的机械手控制系统可以有效采集到人体前臂处表面肌电信号,且对选取的六种手势识别率在92%以上,识别率高。测试结果说明本文设计的基于肌电的机械手控制系统性能良好,在手部残障人士的康复训练,聋哑人的手势判别,以及基于虚拟手控制的智能家居、娱乐游戏、军事训练等方面,都有很大的应用前景。