肌电假肢手的研究日趋成熟,国内外已有很多商业化的假肢手。然而由于控制腕部和手部运动肌肉的缺失,上肢高位截肢者不能通过相应的肌电信号自然地控制肌电假肢。靶向肌肉神经移植手术(Targeted Muscle Reinnervation,TMR)通过将控制手部与腕部的神经移植到靶向肌肉,可恢复上肢高位截肢者所缺失的控制腕部和手部运动的肌电信号。为重建上臂截肢者的运动功能,本论文在TMR的基础上,设计并实现了一套针对大臂截肢者的假肢硬件系统和相应的人机交互接口。假肢硬件系统由假肢结构部分和电气硬件部分构成。假肢的结构部分包括手部、腕关节、肘关节、接受腔和外壳。电气硬件部分包括运动控制系统和触觉反馈系统,其中运动控制系统包括肌电采集传感器、电机驱动器、机械手部分控制器和总控制器,触觉反馈系统包括触觉反馈传感器、触觉反馈刺激器和总控制器,两部分通过总控制器统一管理。经过一段时间的术后康复训练,截肢者各靶向肌肉上的肌电信号依然存在耦合共收缩现象。为此,本论文采用基于贝叶斯决策的线性分类器识别截肢者动作类型。为消除在动作切换时瞬态肌电信号对假肢控制的影响,根据TMR手术后的肌电信号存在主通道的特点,本论文将肌电信号幅值控制方法嵌入到经典贝叶斯线性分类器中。经过离线数据分析,这种方法对抑制瞬态识别结果不稳和提高稳态识别率方面均有作用。经过实际使用测试,截肢者可以自然的控制假肢完成一些日常生活所需的基本动作。