摘要
表面肌电信号(sEMG)是由肌肉活动时产生的电信号，蕴含着丰富的人体运动意图信息。
基于sEMG的人机交互技术在假肢控制、康复医疗、运动监测等领域具有广阔的应用前景。
MATLAB语言凭借其强大的数据处理和分析能力，为sEMG信号处理系统的设计和实现提供了高效便捷的工具。
本文首先介绍了sEMG信号的基本概念和处理流程，然后回顾了sEMG信号采集、预处理、特征提取、分类识别等关键技术的研究现状，并着重探讨了MATLAB在其中的应用。
此外，本文还对基于MATLAB的sEMG信号处理系统的典型架构、功能模块和设计方法进行了分析和比较。
最后，总结了当前研究中存在的挑战和未来发展趋势。
关键词：表面肌电信号；信号处理；MATLAB；特征提取；模式识别
表面肌电信号(surfaceelectromyography,sEMG)是指利用放置在皮肤表面的电极采集肌肉收缩时产生的电信号，它能够无创、实时地反映人体运动意图，近年来在人机交互领域受到越来越多的关注[1]。
sEMG信号处理系统旨在从sEMG信号中提取有用的信息，并将其应用于控制外部设备、监测人体运动状态等方面。
MATLAB是一种强大的科学计算软件，其提供了丰富的信号处理工具箱和函数库，能够高效地完成sEMG信号的采集、分析、处理和可视化等任务。
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