本研究提出了一种新型XMANet模型，解决了现有EMG手势识别方法的性能不足。实验结果表明，XMANet在多个数据集上显著优于传统模型，展示了细粒度特征在EMG分类中的潜力。

本研究针对深层肌肉EMG信号难以测量的问题，提出了一种混合深度学习算法——神经肌肉骨骼模型（NMM），该算法结合了物理集成与数据驱动的深度学习方法，以估算缺失的深层肌肉EMG信号。实验验证显示，NMM在预测表现上显著优于现有的肌肉协同外推（MSE）方法，具有良好的应用潜力。

为了解决多模式和多通道记录的生物信号以及其对污染的高敏感性这一困难问题，本文提出了一种识别系统，其中包括两个协同工作的多分类器系统，其中一个用于识别污染通道，另一个用于识别患者意愿导致的运动类别，通过动态选择机制，该系统实现了改进的分类质量。

新型吸引子神经网络可实现芯片上的运动解码，用于下一代便携式机械假手，同时具有较高的解码准确性和超小的硬件复杂性。

通过使用多通道肌电信号识别算法，该研究提出通过训练不同通道子集的集合，并利用来自不同电极位置的数据来增加鲁棒性，同时解决电极变动和降低输入维度的问题，从而显著提高了跨受试者和分类算法的会话间性能。