sEMG方案主要涉及对表面肌电信号（sEMG）的获取、预处理、特征提取和动作判别。
信号获取：通过肌电传感器获取肌肉兴奋时产生的动作电位序列，这是一种非平稳的微弱信号。
预处理：对获取到的信号进行软件处理，如去噪、重采样，以及在频域或时频域上进行分析。
特征提取：结合信号分割（分窗），采用移动窗口法在特定的小窗口中提取特征变量，这些特征可以分为时域特征（如均方根、能量、过零点等）、频域特征（如中值频率、均值频率等）以及时频域特征（如小波变换、小波包变换等）。
动作判别：通过分析sEMG信号的特征来进行动作的判别。
肌电信号不仅与肌肉本身的组织生理特性有关，还与神经控制系统有关，而且存在很强的个体差异。因此，对于sEMG方案的设计和实施，需要根据具体的应用场景和个体特性进行定制和优化。