科学家发现，人通过神经元控制身体各组织器官，会产生生物电信号，这种信号中载有人的行为信息，能够直接反映人的意图。科学家通过解码人体生物电信号，从而试图识别人的“意念”，进而让机器按人的想法工作——这方面研究已成为人机交互研究的热点之一。

 目前来说，广泛关注的生物电信号包括肌电（Electromyography，EMG）、脑电（Electroencephalography，EEG）以及眼电（Electrooculography，EOG）等。

 研究发现，大多数截肢患者都存在一种幻觉，认为因截肢而失去的肢体依然存在，这被称为“幻肢感”。比如，他们可以想象失去的肢体还可以拿取物品，甚至感受到疼痛等。当截肢者通过想象，用他们的幻肢做某一动作时，大脑产生的运动神经信号使得残存的肌肉收缩，产生肌电信号。

 由于表面肌电信号（Surface EMG，sEMG）蕴含信息丰富，采集技术相对成熟，并且是无创采集，因而受到众多研究者青睐。据了解，表面肌电信号是一种非平稳的微电信号，它一般在肢体运动前30—150毫秒产生。

 中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室副研究员王卫群解读识别肌电信号控制假肢的原理：通过贴在肌肉表面的电极片感受肌肉收缩时产生的电信号，进而通过电信号强弱与假肢关节运动量的对应关系来控制假肢连续运动，或者当电信号超过一定阈值时产生关节动作。王卫群说，通过肌电信号控制智能假肢存在的问题在于，肌电信号非常微弱且不稳定，“例如容易受脂肪厚度、出汗、温度、毛发等因素影响”。

 另外，对于残障人士来说，“意念”控制假肢并不仅仅是安装即用，还要进行较长时间的训练。训练的过程，即是建立肌电信号与假肢关节运动的对应关系。“这可以通过建立数学物理模型等方式来实现，但是由于肌电信号及模型的复杂性，需要采集足够的数据样本来训练模型，才能实现肌电信号对假肢的在线控制，因此训练时间较长。”