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为了实现多自由度假手的控制,需要基于人体肌电信号识别更多的手部姿态.采用6枚表面肌肤电极获取肌电信号,使用样本均值构成特征向量训练支撑向量机,通过对人手姿态模式进行合理规划,实现了人手19种姿态的有效分类.相比传统稳态特征集而言,新方法使用阈值特征集训练分类器,使其在总体及模式过渡特征的识别率上均有提高.基于此而构建的人手姿态多模式在线识别方法将使多自由假手的肌电控制更加直观与有效.