摘要:本发明提出了一种基于复杂度和分维数及分形长度的肌电信号识别方法,来实现遥操作机器人系统中主操作者对远端机械手的同步控制。模式识别特征采用了肌电信号的L-Z复杂度指标和分维数指标,分类器则采用了一种改进的以聚类方法作为数据整理手段的KNN模型法,该算法具有增量学习能力。操作者手的动作速度取决于手臂肌肉群的活动强度,肌肉活动强度可由肌电信号的最大分形长度表征。在一定的范围内,肌电信号的最大分形长度与操作者手的动作速度呈单调递增关系。以肌电信号的最大分形长度为输入控制量,实现了机械手抓取速度的控制,取得了较理想的效果。