针对表面肌电信号（sEMG）进行小波包分解后子空间维数较大导致部分子空间的特征信息被减弱和相邻子空间的频率接近会导致不同程度的信息冗余问题，提出了一种基于改进小波包与样本熵相结合的特征提取方法。在对原始sEMG进行小波变换的同时，对其某一高频子空间也进行小波变换，提取改进小波包分解后四个低频子空间的样本熵作为特征。在智能轮椅平台上进行实验，实验结果显示采用基于该算法的轮椅系统不仅正确识别率较高，而且稳定性更好。