摘要
表面肌电信号（SurfaceElectromyography,sEMG）是人体肌肉活动时，由神经肌肉系统产生的生物电信号，通过放置在皮肤表面的电极进行非侵入式采集。
sEMG信号包含着丰富的运动意图信息，被广泛应用于人机交互、康复医学、运动科学等领域。
本文首先介绍了表面肌电信号的基本概念、产生机制及其特点，并对sEMG信号的干扰与噪声进行了分析。
其次，对表面肌电信号处理系统的硬件设计和软件实现进行了详细阐述，包括信号采集、预处理、特征提取、分类识别等关键环节。
重点概述了国内外学者在sEMG信号处理系统设计与实现方面的主要研究方法，如基于传统机器学习的模式识别方法、基于深度学习的特征提取和分类方法等。
最后，对sEMG信号处理系统未来发展趋势进行了展望，指出其在人机交互、智能康复等领域的巨大应用潜力。
关键词：表面肌电信号；信号处理；特征提取；模式识别；人机交互
表面肌电信号(SurfaceElectromyography,sEMG)是指通过放置在皮肤表面的电极采集到的肌肉活动产生的生物电信号。
sEMG信号的幅值和频率与肌肉的收缩强度、疲劳程度等密切相关，因此被广泛应用于人机交互、康复医学、运动科学等领域。
sEMG信号的产生机制是神经肌肉系统的兴奋传递过程。
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