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目的：利用隐马尔可夫模型-径向基神经网络（HMM—RBFN）混合模型对7种手指动作进行辨识，探索控制HIT多自由度灵巧手的有效控制策略。方法：8例健康实验对象参加了试验，4例女性，4例男性。每例实验对象按提示完成7种手指动作，每种动作重复50次。通过表面肌电信号（sEMG）采集系统，提取实验对象前臂4块肌肉的sEMG，在对其进行预处理并提取小波变换特征向量后。分别送入HMM模型分类器及HMM—RBFN混合模型分类器进行训练。结果：HMM—RBFN混合模型识别效果和稳定性都大大优于HMM模型，验证了HMM—