假肢是截肢患者重获行动能力的唯一途径，识别人体下肢运动中的支撑期摆动期以及路况，对控制假肢十分重要。目前假肢的控制中常常采用一些检测人体运动信息的传感器，这些传感器有一些固有缺点。利用人体肌电信号代替传统传感器是控制假肢的新途径，本文就这一领域的基础理论和工程方法做研究和探讨。利用肌电信号完成对支撑期摆动期以及路况信息的识别。具体工作如下：1设计实验，使用Thought Technology公司出品的人体生理数据采集设备，采集多种路况下（平地行走、上坡道、下坡道、上楼梯、下楼梯）的下肢肌群的表面肌电信号。2对采集到的肌电信号做离线分析处理，提出双层窗理论。利用加权滤波移动窗对信号进行软件滤波；采用限高移动窗对肌电信号的特征值进行提取，准确判定下肢肌群收缩的开始时刻。3分析处理平地行走时采集的表面肌电信号数据，以区分行走步态中的支撑期和摆动期，根据实验结果判断双层窗理论是否有效。4设计识别不同路况的采集实验，选取相关肌肉，提取肌电信号，并利用双层移动窗进行分析、处理。并编写MFC窗口程序，将算法识别结果动态展示。通过肌电信号采集和处理可知，肌电信号有其自身的特点。优势在于能够反映人体运动的主观意愿；缺点在于其幅值本身较为微弱，采集环境中带来很多噪声，过多的噪声为有效信息的提取带来了困难。本文提出的双层窗算法对信号进行了滤波和特征提取，较为有效的完成了课题预设的任务。但算法的实用性需要在实际的假肢平台上进行验证、改进。