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智慧医疗下的假肢仿生技术项目旨在利用表面肌电（sEMG）信号识别与人工智能算法，实现高精度、自然化的仿生机械手控制。该系统通过非侵入式电极采集残肢肌肉电信号，经特征提取与分类识别后，驱动模块化仿生手完成多自由度、高准确率的抓取动作。项目采用STM32为核心控制芯片，结合电感式与角度力传感器，使动作识别率提升至90%以上，并具备实时反馈与稳定响应的特性。机械手采用三级驱动与模块化设计，可灵活拆卸与扩展，适用于康复训练、日常生活及工业自动化场景。该成果不仅提升了假肢的灵活性与功能性，也为智慧医疗、智能家居、工业制造及服务机器人等领域提供了创新的人机交互解决方案。