近年来,人机接口技术在全球范围内的研究进入了高速发展时期,由最初的医疗康复领域逐渐的扩展到工程仿生,虚拟现实等多领域。国内外的人机接口技术研究小组对人体信息的选取,信号的采集处理以及方案的设计可以说特征各异。人机接口技术发展的目的是为了更方便的实现人与机器之间的沟通,从而使得机器能够代替人完成相应的工作。而经过千万年的演化,上肢成为了人体最灵活的部分,人的动作意图可以通过上肢运动信息得到展示,基于此,本论文进行了对上肢运动信息的采集,分析以及与计算机的连接。首先,本论文介绍了上肢运动信息的表征信息：表面肌电信号和加速度信号,同时对接口系统的构成作了简要的分析。设计了基于ATmega8的嵌入式人机接口系统。系统的整体结构主要由四部分部分组成：肌电传感器电路,加速度传感器电路,ATmega8信号转换传输模块,计算机分类处理模块。接着,重点阐述了接口系统的硬件电路和软件架构,其中硬件部分的肌电采集电路包含了分级放大电路、滤波电路、电平转换电路的设计,基于加速度传感器ADXL345的电路采集加速度信息。软件部分对上位机与下位机的软件流程进行了详细说明,同时对数据分析中用到的重点算法SVM分类法进行了阐述。运用SVM算法,对肌电信号和加速度信息进行离线分析,包含了数据降维,参数寻优训练建模,以及最后的分类测试,测试结果显示离线数据的分类准确率能够达到比较好的效果,最后,将SVM分类法移植到上位机软件中,进行在线的动作识别,实验结果与离线测试得到的结论相一致。