1. 本选题研究的目的及意义
虚拟现实技术和人机交互技术是近年来快速发展的领域，对人们的生活和工作方式产生了深远影响。
传统的基于键盘、鼠标等二维交互方式存在着自然性和效率等方面的局限性，而基于人体生物信号的交互方式则为更加直观、自然的虚拟现实体验提供了新的可能性。
本选题旨在研究利用上肢表面肌电信号实现虚拟人机交互系统的关键技术。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，表面肌电信号（sEMG）在人机交互领域中作为一种新型的人机交互方式，越来越受到国内外学者的广泛关注，并在虚拟现实、假肢控制、机器人控制等领域取得了一定的研究成果。
1. 国内研究现状
国内在基于表面肌电信号的虚拟现实交互方面的研究起步相对较晚，但近年来也取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：1.表面肌电信号采集与处理：研究表面肌电信号的采集方法，设计肌电信号采集电路，并对采集到的信号进行预处理，包括滤波、去噪等，以提高信号质量，为后续特征提取和手势识别做好准备。
2.手势识别算法设计与实现：研究基于表面肌电信号的手势识别算法，提取能够表征不同手势的特征参数，并使用机器学习等方法训练分类器，实现对用户手势意图的准确识别。
3.虚拟环境交互设计：设计虚拟环境交互场景，并开发相应的交互程序，实现用户通过手势对虚拟环境中物体的操作和控制，例如选择、抓取、移动等，以增强用户在虚拟环境中的沉浸感和交互体验。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验法、文献研究法、工程实现法等相结合的研究方法，逐步开展以下研究工作：1.文献调研阶段：通过查阅国内外相关文献，了解表面肌电信号的基本原理、采集方法、信号处理技术、手势识别算法、虚拟现实技术等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.系统设计阶段：根据研究目标和需求，设计基于上肢表面肌电信号的虚拟人机交互系统的总体框架，包括硬件平台和软件平台的设计。
硬件平台主要包括肌电信号采集电路、信号处理模块、通信模块等；软件平台主要包括信号采集与处理软件、手势识别算法、虚拟环境交互软件等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.高效的肌电信号特征提取方法：针对传统特征提取方法存在的不足，本研究将探索新的特征提取方法，以提高手势识别的准确率和鲁棒性。
2.基于深度学习的手势识别算法：将深度学习算法应用于表面肌电信号的手势识别，以提高识别精度和效率，并增强对复杂手势和个体差异性的适应能力。
3.自然直观的虚拟环境交互设计：设计更加自然、直观的虚拟环境交互方式，例如利用手势控制虚拟物体的移动、旋转、缩放等，以提升用户在虚拟环境中的沉浸感和交互体验。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王永,赵强,张毅,等.面向人机交互的肌电信号识别方法综述[J].电子学报,2022,50(11):3369-3381.
2. 李庆,刘文印,陈恳,等.面向人机交互的肌电信号模式识别[J].模式识别与人工智能,2020,33(10):931-942.
3. 程龙,杨宜民,黄强,等.基于表面肌电信号的手势识别研究进展与挑战[J].自动化学报,2021,47(03):517-532.
