Em reconhecimento de padrões geralmente a etapa crucial é a escolha dos atributos para representar os padrões. Há vários métodos para sel~ão e extração de atributos que necessitam de um conjunto de padrões pn!-classificados. O sistema de classificação desenvolvido tem por finalidade a geração de arquivos de potenciais de ação com a classificação efetuada pelo ope· rador viabilizando a formação de um banco de dados. O sistema deverá ser muito útil para trabalhos futuros relativos à classificação de potenciais de ação de unidades motoras para fins clinicos.

One of the most important tasks in pattern recognition is the choice of features to represent the patterns. There are many feature selection and feature extraction methods that require the availability of a learning set. The paper describes a systcm that was developed to help build such a learning set by allowing the human being to classify each action potential in a given train. The system should be of much help in future work dealing with the classification of motor unit action potentials for clinicaI applications.