摘要：本文介绍了一种基于脑电信号采集和处理的假肢。全世界有 500-600 万人因创伤事故、各种健康问题和战争而部分截肢。最近的进展表明假肢是纯机械的，而且很繁琐。为了解决这个问题，基于脑机接口 (BCI) 的控制策略被引入到机器人控制中。所采用的方法应该考虑到应用的性质，例如，脑电图 (EEG) 信号由于其方便的方法而非常适合我们的应用。特别是，对于基于 EEG 的 BCI 系统，需要一组传感器来获取来自不同大脑区域的 EEG 信号。采用快速傅里叶变换算法对 EEG 信号进行特征提取，并使用 python 将数据保存在 .txt 文件中。将 .txt 文件导入 MATLAB，并通过信号处理和分析工具进行数据分析。接下来，进行信号分类，然后将信号传送到末端执行器。我们的研究结果表明，3D 打印行业、先进打印机和材料的兴起将使学生能够开发出更像商业的假肢设备——坚固耐用的系统，可造福广大肢体缺失的人。随着研究的不断深入，EEG 技术的进一步进步必将带来改进，有望打造出更耐用、灵活性和控制力更强的系统。