我国现有各类残疾人总数8000多万人,其中肢体残疾者超过2400万人,而这些肢残病人中相当一部分是因脊髓损伤和脑卒中导致的。二者的病因不同,脊髓损伤的病因是由于大脑到肢体的神经信号通路损伤,感觉与运动神经信号无法正常传导,导致损伤面以下身体瘫痪,即截瘫；而脑卒中是大脑神经组织受到损伤,不能产生控制运动的信号,导致受损伤的大脑控制的对侧身体瘫痪,即偏瘫。所以,研究截瘫和偏瘫的治疗方法具有重大的科学意义和临床应用价值。本课题组前期提出并研究了植入式微电子神经桥。取得了一系列的进展。但是植入式的神经电极存在需要手术植入和植入后易感染等问题。因此,课题组提出了将一种重要运动响应信号的体表肌电作为瘫痪肢体体表FES刺激源信号的创新思想,申请了微电子肌电桥的发明专利。本论文主要是完成基于微电子肌电桥的人体肢体功能重建系统的肌电识别模式的研究,最终实现控制端健康人实时带动受控端健康人完成抓握、腕伸、腕屈、指伸四类动作。首先,通过比较时域特征、自回归模型系数和样本熵特征的识别成功率和计算速率,确定选取时域特征作为识别的特征参数,并介绍线性判别分析的分类算法,实现抓握、腕伸、腕屈、指伸四类动作的识别,并在此基础上进行训练数据时不同发力方式对识别成功率的影响。其次,通过对肌电信号峰值识别生成刺激脉冲。在此,分别使用闽值不应期判断方法和斜率变号方法。最终结果用光栅图表示,每个光栅代表一个峰电位,并根据光栅图生成需要的刺激负脉冲。最后,对这两种方法进行总结和对比。然后,进行异肢肌电信号控制算法在微电子肌电桥中的嵌入式实现研究,将肌电识别算法和肌电实时编码算法分别植入STM32F407和STM32F103的系统中。最后,进行八通道微电子肌电桥系统肌电识别模式的联调实验,以及在肢体运动功能重建实验中的验证,实现健康人带动另一健康人实时完成抓握、腕伸、腕屈、指伸四类动作。