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表面肌电信号（sEMG)是一种可以反映肌肉运动状态的生物电信号，是运动单位动作电位经由肌肉，脂肪及皮肤等组织构成的容积导体后在皮肤表面与各种噪声信息综合叠加形成的电位波形。目前，便面肌电信号已经广泛应用到临床医学、运动医学、生物医学与工程等诸多领域，特别是在智能假肢方面的应用深受工程研究人员的青睐，并且成为肌电驱动机器人以及功能性电刺激的理想控制信号。近年来，手术无影灯利用多通道肌电信号特征提取和模式分类器进行肢体动作的高精度识别也取得了很多的研究成果。

手术室无影灯分站研究了不同窗宽sEMG能量积分曲线的特点，认为能量曲线符合高斯分布的规律，因而提出了一种基于sEMG能量高斯分布特征的动作信号的提取方法，该方法能够适应测试者的个体差异，所提供的具备能量意义的信号阈值，对于连续重复性动作，可以达到sEMG信号精确分割的效果。无影灯分站针对肌电能量阈值需要反复人工实验才能设置的问题，提出了一种基于sEMG能量高斯分布规律设置阈值的新方法。通过信号分割实验以及与人工手动分割的效果对比，验证了该方法的可行性。无影灯分站该方法简化了肌电能量阈值的设置过程，适用于间歇性的重复动作肌电信号的分割和提取，为肌电信号的分析及职能肌电的控制支持。而对于持续发力的不同动作的肌电信号，其分割和提取方法还需进行更深入的研究和探索。

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