【摘 要】
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目的 系统综述基于表面肌电图的手势动作意图识别的研究进展。方法 通过检索中国知网、万方数据库、PubMed、Web of Science，搜集基于表面肌电图的手势动作意图识别的实验研究，检索时限为建库至2021年12月。根据实验内容和质量筛选文献，并对其分类方法和其他影响因素进行总结性分析。结果 共返回文献735篇，最终纳入25篇，发表时间主要集中于2012年至2021年，研究对象为正常受试者或截
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（No.82174528; No.82074579）； 山东省中医药科技发展计划项目（No.2019-0056）～～；
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目的 系统综述基于表面肌电图的手势动作意图识别的研究进展。方法 通过检索中国知网、万方数据库、PubMed、Web of Science，搜集基于表面肌电图的手势动作意图识别的实验研究，检索时限为建库至2021年12月。根据实验内容和质量筛选文献，并对其分类方法和其他影响因素进行总结性分析。结果 共返回文献735篇，最终纳入25篇，发表时间主要集中于2012年至2021年，研究对象为正常受试者或截肢者，分类模型包含传统机器学习模型和深度学习模型，其他影响因素包含采集方式、噪声干扰和滑动窗口大小。结论 目前基于表面肌电信号的传统机器学习模型已得到成熟应用，深度学习模型的手势识别技术具有很大潜力。受试者的个体差异、手势分类的实时性需求和肌电设备的稳定性需求仍有待解决。
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