近年来,因交通事故、自身疾病等原因导致市场上的假肢需求数量显著提高。对于上肢残缺患者,上肢残缺一方面使患者生活不能自理,另一方面也给患者造成了严重的心理压力。随着现代技术的发展和社会对残肢患者的关注度提升,市面上出现了多种类型的肌电假肢,一定程度上缓解了患者的生活需求。但是,目前的肌电假肢仍然存在一系列显著问题,比如:现有假肢大都对单一动作进行识别,无法对复合动作进行识别,实现某一具体行为需要几部分单一动作按照时间顺序逐一执行,这与人体行为习惯相冲突;同时,现有假肢使用前均需要由专业人员对使用者进行训练,生成可以使用的肌电模式识别模型,这一过程需在PC端完成且需定期性、经常性进行,不方便的同时也为患者增加了经济负担。本文主要研究内容为构建肌电信号模式识别模型,完成软硬件系统设计以及识别模型在系统上的移植,最终实现基于嵌入式Linux的肌电假肢复合动作模式识别与控制系统的设计。根据肌电信号的特点,设计信号调理电路,对尺侧腕屈肌、指浅屈肌、掌长肌和指伸肌进行肌电采集。将采集到的肌电信号进行预处理,分别提取时域、频域和时频域三个方面的特征值。为了保证分类精度的同时提高系统运行速度,使用XGBoost算法进行特征值的提取和肌电信号的模式识别。针对不同动作,提取出相关性系数最大的时域方差、时域均方差、平均功率频率、中值频率、最大小波包系数能量以及最大小波包系数方差,对相关性小的特征不予考虑,达到为后续算法降维的目的。同时,导入实际样本数据,将XGBoost训练模型与PCA-LSTM算法进行对比,验证模型的优越性。结果表明:基于XGBoost的特征提取与模式识别模型对复合动作的模式识别速度更快、识别率更高。构建嵌入式系统,设计QT界面并移植。界面主要包括8个动作按键（4个单一动作和4个复合动作）,每个按键按下播放对应视频,指导患者进行相应动作,按下按键时肌电信号采集开始。采集的肌电信号经预处理、特征提取后,输入XGBoost算法生成患者专有的模式识别模型。患者在使用肌电假肢时,采集到的肌电信号经过模型分类后,得到对应的动作类型,驱动电机完成相应动作。本文通过软硬件系统设计和XGBoost在嵌入式Linux系统上的移植,完成了肌电假肢复合动作模式识别与控制系统的设计。