1 多媒体大学工程学院，63100 Cyber​​jaya，雪兰莪，马来西亚。*通讯作者：M.B.I.Raez，多媒体大学工程学院，63100 Cyber​​jaya，雪兰莪，马来西亚。电子邮件：mamun.raez@mmu.edu.my 提交日期：2005 年 10 月 4 日；修订日期：2006 年 1 月 9 日；接受日期：2006 年 1 月 18 日。索引词：肌电图；傅里叶分析；肌肉；神经系统。摘要 肌电图 (EMG) 信号可用于临床/生物医学应用、可进化硬件芯片 (EHW) 开发和现代人机交互。从肌肉获取的 EMG 信号需要先进的方法来检测、分解、处理和分类。本文的目的是说明 EMG 信号分析的各种方法和算法，以提供理解信号及其性质的有效方法。我们进一步指出了一些使用 EMG 的硬件实现，重点关注与假手控制、抓握识别和人机交互相关的应用。还进行了比较研究，以展示各种 EMG 信号分析方法的性能。本文为研究人员提供了对 EMG 信号及其分析程序的良好理解。这些知识将帮助他们开发更强大、更灵活、更高效的应用程序。简介 生物医学信号是指从任何器官获取的代表感兴趣物理变量的集体电信号。该信号通常是时间函数，可以用其幅度、频率和相位来描述。EMG 信号是一种生物医学信号，用于测量肌肉收缩过程中产生的电流，代表神经肌肉活动。神经系统始终控制肌肉活动（收缩/放松）。因此，EMG 信号是一种复杂的信号，由神经系统控制，取决于肌肉的解剖和生理特性。EMG 信号在穿过不同组织时会产生噪声。此外，EMG 检测器（特别是位于皮肤表面的检测器）会同时收集来自不同运动单元的信号，这可能会产生不同信号的相互作用。使用强大而先进的方法检测 EMG 信号