本研究探讨了基于表面肌电图（sEMG）信号的手势识别技术，采用深度学习和多模态卷积神经网络，显著提高了识别准确性。通过生成虚拟信号和实时用户界面，减少了数据需求，提升了实用性。此外，研究提出了SDEMG去噪和EMGTFNet架构的新方法，展示了在假肢控制等领域的应用潜力。