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针对肌电信号的非平稳特性，采用小波变换方法对表面肌电信号进行分析，提取小波系数最大值构造特征矢量输入神经网络分类器进行模式识别，经过训练能够成功地从掌长肌和肱桡肌采集的两道表面肌电信号中识别展拳、握拳、前臂内旋、前臂外旋四种运动模式。实验表明，基于小波变换的神经网络分类方法所需的数据短、运算快，对于肌电假肢的控制具有良好的应用前景。