表面肌电图（sEMG）通过非侵入式手段捕获肌肉收缩时的电生理信号，为运动功能评估、康复医学及人机交互等领域提供关键数据支撑。这类信号蕴含肌肉活动的丰富信息，但其易受环境干扰、个体差异等因素影响，信号特征提取与模式识别成为技术转化的核心难点。深入研究表面肌电图特征信号识别方法，对提升信号解读精度、拓展应用场景具有重要意义。

　　一、核心属性

　　表面肌电图信号由肌纤维兴奋时产生的动作电位叠加形成，具有时变、非线性与非平稳特性。从信号维度划分，可分为时域、频域与时频域特征：时域特征聚焦信号幅度与波形变化，如均方根、积分肌电值等，能直观反映肌肉收缩强度；频域特征通过功率谱分析呈现信号频率分布，如平均功率频率、中位频率，可用于评估肌肉疲劳程度；时频域特征则结合两者优势，通过小波变换等方法，捕捉信号在时间与频率维度的动态变化，适用于复杂运动模式下的信号解析。这些特征的精准提取，是后续识别算法发挥作用的基础。

　　二、特征信号识别的关键技术环节

　　表面肌电图特征信号识别需经过信号预处理、特征提取与模式分类三个核心环节。信号预处理阶段，需通过滤波技术去除工频干扰、运动伪影等噪声，常用方法包括自适应滤波与小波去噪，确保原始信号的纯净度；特征提取阶段，需结合应用场景选择合适的特征指标，例如运动意图识别中多采用时频域联合特征，而肌肉功能评估更侧重时域特征；模式分类阶段，需借助机器学习算法构建识别模型，如支持向量机、卷积神经网络等，通过大量样本训练优化模型参数，提升特征信号与目标类别的匹配精度。各环节间的协同优化，直接决定整体识别系统的性能。

　　三、当前研究面临的主要挑战

　　表面肌电图特征信号识别研究仍存在多方面瓶颈。其一，信号稳定性不足，同一受试者在不同时间、不同动作幅度下的信号特征存在差异，导致模型泛化能力受限；其二，特征维度选择难题，过多特征会增加计算复杂度，过少特征则可能丢失关键信息，需在特征有效性与计算效率间寻求平衡；其三，实际应用环境中的干扰因素复杂，如电极接触阻抗变化、外部电磁干扰等，均会影响信号质量与识别精度。这些问题需通过多学科交叉手段，结合信号处理、人工智能与生物医学工程技术共同解决。

　　表面肌电图特征信号识别作为连接肌肉生理活动与工程应用的关键技术，其研究进展推动了生物医学工程领域的技术革新。当前研究虽面临信号稳定性、模型泛化性等挑战，但随着多学科技术的深度融合，相关技术将逐步突破瓶颈，在临床诊断、康复治疗、人机协作等领域发挥更大价值。