座舱环境下佩戴虚拟现实头盔存在一定的视觉延迟，严重影响了飞行仿真的沉浸感和真实感。对于头部缓慢运动，传统的头部运动测量方法可以有效解决视觉延迟问题，但对头部突然快速运动并不适用。有鉴于此，本文以实现离散头部旋转角度识别分类为目标，基于头颈部表面肌电信号对头部旋转运动进行建模和分类研究，为进一步开展头部多自由度连续运动的相关研究提供可借鉴的方法和思路，是消除视觉延迟实现对头部快速运动实时预测的前期基础研究。论文主要研究内容：1.确定胸锁乳突肌、头夹肌和斜方肌作为目标肌肉，确定目标肌肉位置标识和电极放置方法。结合表面肌电信号的产生原理和座舱环境下人体头部运动特性，选取头部旋转运动作为研究对象，综合文献和实验对目标肌肉开展研究；2.完成实验软硬件平台搭建，定性和定量证明本文所确定的目标肌肉位置的准确性及电极放置方法的正确性。通过肌肉位置准确性测试实验、表面肌电信号与惯性信号同步采集测试实验、固定角度头部旋转运动表面肌电与惯性信号采集实验开展验证性研究；3.采集恒定旋转角速度、不同旋转角度的头部运动数据样本，对其进行信号分割与特征提取，确定特征空间维数，建立BP神经网络模型，确定头颈部“肌电--旋转角度”对应关系，实现四种离散头部旋转角度的分类识别。