动作表面肌电信号(Action Surface Electromyographic,ASEMG)是一种复杂的生物医学信号,是肌肉收缩时所产生的电波动,既与肌肉本身的组织生理特性有关,也与神经控制系统有关。因此,肌电信号的研究分析已成为临床诊断、康复医学、生物机械等诸多领域的研究热点。本文的研究主要集中于如何从特征提取的角度出发,提取典型的动作表面肌电信号特征,以对不同的运动模式进行快速有效的识别。本文采用多种信号处理方法,从时域、频域、时频分析、非线性动力学等不同的角度进行特征提取,利用人工神经网络中的误差反向传播网络对所提取特征加以识别,对常用的特征提取方法以及特征空间转换方法进行了横向与纵向对比。并在已有信号处理方法与特征的基础上,进行了不断的创新与尝试,提出了经验模式分解与非线性特征相结合、能量分布与欧氏空间相结合以及特征联合识别等独特的方法,取得了良好的效果,为动作表面肌电信号的研究与应用提供了新的研究思路、手段与方法。