假肢是供截肢者使用以代偿缺损肢体部分功能的人造肢体，假肢研究的重点是生理信号的提取和对仿生假手的控制。目前用于假肢控制的仿生控制信号有肌电信号、脑电信号、神经电信号和声音等，其中表面肌电信号仍然是假肢的主要仿生控制信号源。近年来，肌音信号的研究越来越受到人们的关注，因此，利用肌音信号控制假肢成为了一个新的研究课题。　　 首先，本课题建立了数据采集的硬件系统，利用声音传感器采集实验对象手部进行张-握动作时前臂肌肉发出的声音信号，对信号进行滤波、放大预处理，利用数据采集卡将信号采集输入电脑。　　 然后，离线分析采集得到的肌音信号：将采集到的数字信号分为每帧0.1s的短时帧，计算每帧的方差值，当方差超过阈值时判断动作发生，然后截取其后的数据段作为动作信号段；提取动作信号的7个时域特征，包括均值、方差、峰度、偏度、短时过零率、和AR模型的两个参数等等用于后续的学习分类；将采集到的信号取一半作为训练样本训练得到线性分类器，然后将验证样本通过分类器得到分类结果；将处理得到的动作判别结果转化为电信号用于控制虚拟假肢的抓握动作。实验结果表明，实验对象动作信号的判断平均正确率达到了95.63±2.55％。　　 最终，将该系统转化为实时采集处理系统：对离线肌音信号分析产生线性分类器后，将实时采集得到的样本通过分类器得到实时判别结果，并将该结果转化为电信号用于控制虚拟假肢。　　 实验证明，利用肌音信号控制假肢的应用是可行的，具有较广的应用前景。