随着脑机接口(BCI)技术研究及康复医疗等领域的不断发展,脑电与肌电等生理信号的应用研究成为热点。基于脑电与肌电信号的生机接口技术可以让肢体运动功能障碍患者对康复设备进行控制,帮助患者提高康复训练的主动性。然而现有的脑电、肌电采集设备不适用于康复训练的使用环境。为此,本文设计可以实时采集脑电与肌电信号的多通道脑肌电采集系统,基于无线组网技术,实现多节点式数据同步传输,提高系统的便携性和扩展性,适用于动态下的脑肌电信号采集,并将其应用于康复机械手控制的实验研究中,基于脑肌电特征融合的动作模式识别方法,有助于提高脑机接口的动作识别与机械手控制的准确率。本文主要研究工作如下:首先,总结了当前国内外脑肌电采集系统的研究现状,对比分析了各种采集设备的优缺点以及脑肌电信号采集的关键技术,然后对脑电与肌电信号产生机理、信号特性及检测原理进行介绍,提出了多通道脑肌电采集系统的总体设计方案。其次,设计了脑肌电采集系统的硬件部分,针对系统的抗干扰能力、高信噪比以及系统无线节点式的数据采集需求,从脑电与肌电信号调理电路、模数转换电路以及电源系统等方面进行脑肌电采集节点的硬件设计,对各电路部分进行硬件集成。再次,设计了脑肌电采集系统的软件部分,主要对嵌入式软件程序、数据通信协议及上位机数据接收平台部分进行设计,同时为了实现多节点同步采集的工作方式,进行数据同步传输网络的设计,提高系统的便携性和扩展性。最后,为了验证脑肌电采集系统的有效性,通过仿真软件测试采集系统的放大、滤波等性能,通过示波器对电路进行硬件测试,并将脑肌电采集系统与市面上的同类采集设备进行对比分析。对脑肌电采集系统在康复机械手的控制应用进行了实验研究,基于粒子群优化算法的脑肌电特征融合方法,实现脑肌电融合和运动模式的分类,识别手腕屈、伸动作并进行机械手控制。