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表面肌电信号因为具有非入侵式、易于采集特点,被广泛应用于康复医疗和行为识别等领域。传统的基于表面肌电信号sEMG（Surface Electromyography）的手势识别通常采用数字信号处理DSP（Digital Signal Processing）芯片或者集合方法研究实时识别问题。这些方法易导致数学模型参数繁多、硬件连接复杂和实时识别率较低。提出一种基于肌电信号与柔性神经树FNT（FlexibleNeural Trees）模型的实时手势识别模型。柔性神经树模型通过简单的预定义建立,能够解决人工神经网