关于肌电控制接口的研究已有60多年的历史。相比传统的基于幅值的方法，基于模式识别的方法能够使残肢患者直观自然地控制假肢手，因此更适合于多自由度假肢手的控制。在实验室条件下，现有的模式识别控制算法对10类动作的识别率一般在90%以上。但目前的商业多自由度假肢手仍然主要采用基于幅值的控制方法，形成这一反差的一个主要原因是实验室条件与假肢手的日常使用环境并不相同。在假肢手的实际使用中，对于一个给定的动作模式，其肌电信号会因来自人（假肢使用者），机（物理系统）两方面的各种因素影响而产生变化，造成模式识别控制接口的性能下降。针对这一问题，本文分别对作用力变化、肌电信号非平稳性以及电极偏移这三种因素对控制接口性能的影响进行了研究，具体工作为：　　针对执行动作时作用力变化对控制接口性能的影响，本文依据前臂肌肉肌电信号幅值与作用力之间的近似线性关系，应用归一化方法降低不同作用力肌电信号间的差异，提出了两种对作用力变化具有鲁棒性的特征。三种作用力等级（20%，50%，80%最大自主收缩）的肌电数据测试结果表明，相比传统的时域特征，所提特征能显著提高控制接口在训练与测试数据作用力等级不同时的动作识别率。该方法使控制接口在不扩大训练数据范围的情况下，仍能保持对作用力变化的鲁棒性。　　针对肌电信号的非平稳性导致的控制接口识别率随时间下降问题，本文采集了8个健肢受试者与2个残肢受试者连续11天的肌电数据，分析了训练与测试数据分别在相隔一天与三天两种条件下，错误率随时间的变化情况。实验结果表明这两种错误率均随时间推移呈指数函数形式下降，最后趋近于训练与测试数据取自同一天时的错误率。进一步的分析表明在实验期间，受试者执行同类动作时，其肌电信号的一致性得到了增强。这一结果说明在控制接口的使用过程中，肌电信号的质量会因用户的自适应（学习）能力而得到提高；当利用自适应阶段以后的信号训练分类器时，控制接口识别率随时间下降的现象会得到显著改善。　　针对在电极穿戴过程中的电极偏移问题，本文改进传统灰度共生矩阵算法，使其具备列偏移不变性，并将其与高密度电极相结合，提取肌电信号的空间分布信息作为肌电特征。实验结果表明，在电极首尾相连环绕于受试者前臂的条件下，所提特征对偏移距离等于电极间距的垂直偏移（偏移方向垂直于肌肉纤维）具有不变性，从而可控制垂直偏移对接口性能的影响，使得偏移距离为电极间距一半时，垂直偏移对接口性能的影响达到最大。同时，当偏移距离等于电极间距一半时，所提特征的识别率显著优于现有的三种鲁棒特征的结果（时域自回归TDAR，共空域模式CSP，方差图Variog）。结合高密度电极小间距的特点，该特征可有效降低垂直偏移对模式识别控制接口的影响，增强接口对电极偏移的鲁棒性。　　本文的主旨是通过提出对作用力变化等因素的鲁棒特征，以及利用用户的自适应（学习）能力，提高模式识别肌电控制接口在日常生活环境下的性能，推动其在商业假肢系统上的应用。