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研究的目的在于利用人体前臂的肌电信号进行人手动作模式的识别。根据采集的肌电信号，判断动作始末状态并对该肌电信号进行小波降噪预处理，利用小波变换的高频细节系数极值构造特征矢量，经过学习矢量量化（LVQ）神经网络训练，能够有效地识别握拳、展拳、手腕内旋和手腕外旋4种动作模式。和前馈型神经网络比较，LVQ神经网络具有更高的识别准确率和更稳定的再现性。