Рассматриваются проблемы увеличения глубины и повышения долговременной ус- тойчивости каналов связи в интерфейсах человек-машина, построенных на основе данных об электрической активности мышц предплечья. Возможным вариантом решения являет- ся применение метода анализа сигналов электромиограмм (ЭМГ), совмещающий векторное и командное управление. В виду возможности случайного смещения положения электродов в процессе эксплуатации, построена математическая модель для векторного анализа ЭМГ в сферических координатах, инвариантная к пространственному расположению электро- дов на предплечье. Командное управление осуществляется на основе распознавания жес- тов посредством предварительно обученной искусственной нейронной сети (ИНС). Век- торное управление заключается в решении задачи калибровки каналов датчиков ЭМГ по пространственному расположению электродов и расчета результирующего вектора мышечных усилий, используемого в качестве дополнительного информационного канала для задания направления движения рабочей точки объекта управления. Предложенный метод апробирован на реально регистрируемых сигналах ЭМГ. Исследовано влияние длительно- сти обрабатываемых фрагментов сигнала на процесс извлечения информации о враща- тельном движении кисти. Поскольку изменение положения электродов между сеансами эксплуатации различно, представлен алгоритм переназначения и калибровки усиления ка- налов ЭМГ, позволяющий в дальнейшем использовать единожды обученную ИНС для рас- познавания и классификации жестов. Практическое применение результатов работы воз- можно при разработке алгоритмов калибровки, распознавания жестов и управления тех- ническими объектами на основе электромиографических интерфейсов человек-машина.
