智能仿生假肢的控制信号主要包括人体的脑电 、肌电及神经信号等各类生理电

智能仿生假肢的控制信号主要包括人体的脑电 、肌电及神经信号等各类生理电信号和语音信号。脑电(Electroencephalography, EEG)控制技术是将电极放置在大脑头皮上，检测人体产生意识活动时的电信号，从而驱动假肢手的运动，但由于佩戴复杂、信号质量差、可识别动作模式少等特点使得该项技术仍然处于实验室研究阶段。神经（Neural）控制技术利用神经埋藏电极将生物体内的神经信号引导出来，通过对该部分信号的处理和识别来控制假肢的动作。目前神经信号的引导方式主要分为两类，一是通过植入大脑皮层的电极检测神经信号，二是通过对患者的残端检测神经信号。神经控制技术具有强大的理论支撑，但是在实践中往往因为手术风险大、身体对电极存在排斥等原因，仍然处在实验室研究和探讨阶段。语音（Speech Signals）控制技术是通过放置在人体上的语音识别设备来获取人类语音指令，从而驱动假肢手的动作。目前语音控制假肢手主要有两种方式，一是采集放置于喉部电极上的表面肌电信号，二是直接识别人类语音。虽然语音识别技术已经非常成熟，但是单独使用语音进行控制并不符合人体意念控制假肢的智能化要求，是一种非习惯性控制方式。

智能仿生假肢的控制信号主要包括人体的脑电 、肌电及神经信号等各类生理电信号和语音信号。 脑电(Electroencephalography, EEG)控制技术是将电极放置在大脑头皮上，检测人体产生意识活动时的电信号，从而驱动假肢手的运动，但由于佩戴复杂、信号质量差、可识别动作模式少等特点使得该项技术仍然处于实验室研究阶段。 神经（Neural）控制技术利用神经埋藏电极将生物体内的神经信号引导出来，通过对该部分信号的处理和识别来控制假肢的动作。 目前神经信号的引导方式主要分为两类，一是通过植入大脑皮层的电极检测神经信号，二是通过对患者的残端检测神经信号。 神经控制技术具有强大的理论支撑，但是在实践中往往因为手术风险大、身体对电极存在排斥等原因，仍然处在实验室研究和探讨阶段。 语音（Speech Signals）控制技术是通过放置在人体上的语音识别设备来获取人类语音指令，从而驱动假肢手的动作。 目前语音控制假肢手主要有两种方式，一是采集放置于喉部电极上的表面肌电信号，二是直接识别人类语音。 虽然语音识别技术已经非常成熟，但是单独使用语音进行控制并不符合人体意念控制假肢的智能化要求，是一种非习惯性控制方式。

智能仿生假肢的控制信号主要包括人体的脑电 、肌电及神经信号等各类生理电信号和语音信号。脑电(Electroencephalography, EEG)控制技术是将电极放置在大脑头皮上，检测人体产生意识活动时的电信号，从而驱动假肢手的运动，但由于佩戴复杂、信号质量差、可识别动作模式少等特点使得该项技术仍然处于实验室研究阶段。神经（Neural）控制技术利用神经埋藏电极将生物体内的神经信号引导出来，通过对该部分信号的处理和识别来控制假肢的动作。目前神经信号的引导方式主要分为两类，一是通过植入大脑皮层的电极检测神经信号，二是通过对患者的残端检测神经信号。神经控制技术具有强大的理论支撑，但是在实践中往往因为手术风险大、身体对电极存在排斥等原因，仍然处在实验室研究和探讨阶段。语音（Speech Signals）控制技术是通过放置在人体上的语音识别设备来获取人类语音指令，从而驱动假肢手的动作。目前语音控制假肢手主要有两种方式，一是采集放置于喉部电极上的表面肌电信号，二是直接识别人类语音。虽然语音识别技术已经非常成熟，但是单独使用语音进行控制并不符合人体意念控制假肢的智能化要求，是一种非习惯性控制方式。