康复机器人是用于治疗四肢功能性障碍,恢复人体肌体组织运动机能,实现肌体组织自然化动作的设备。康复机器人大都以脑电肌电为控制信号,对脑电肌电信号的研究对康复机器人设备创新很有意义。本文主要对脑肌电采集系统及其信号分析方法进行研究。首先,结合脑电肌电信号的生理特性和采集标准要求,根据系统需求分析,设计脑肌电采集系统总体结构方案,包括硬件体系结构和软件体系结构,满足信号采集的功能需求。其次,设计了脑肌电信号采集系统软硬件。采集系统硬件包括DSP及其外围电路模数据采集模块、通信管理模块、电源管理模块等。系统软件包括上位机与下位机两部分,通过网络接口实现上下位数据传输。然后,针对已有去趋势方法去除有用信号的不足,提出一种基于EMD的脑电去趋势波动分析算法,解决了波动分析中去除趋势项的问题。并通过对肌电信号的时域、频域分析,确定了表征肌电信号的特征量,包括波动系数、均值、均方根值、特征频段,为后续预测提供特征数据。然后,在肌电信号的均值、均方根值、峰值频率和脑电信号的波动系数等特征量提取基础上,引入多元自回归分析方法,得到一种基于时间序列的脑肌电分析的预测模型。最后,通过实际的脑肌电信号的采集与分析对前述方法进行了验证,其结果表明原型系统各项性能指标能够达到预先设定的要求。