To provide a myoelectric signal estimation device, a myoelectric signal estimation method and a program in which other muscle activities can be estimated from myoelectric signals of muscles becoming measurement targets where multiple myoelectric signals are mixed, without increasing the number of electrodes to adhere to the muscle surface.SOLUTION: Regression equations (M1, M2) are derived from feature values R(Ac, Lc, Lc) measured by a myoelectric signal measuring device 20 filtered for every parameter, and myoelectric estimated signals (Sv, Sv) are calculated by using the regression equations (M1, M2) and the feature values R(Av). The highest correlation coefficients (r, r) are calculated from the calculated signals Sv (Sv, Sv) and the feature values R(Lv, Lv), and the parameters and the regression equations (M1, M2) capable of obtaining the correlation coefficients (r, r) are selected and stored in the parameter DB13d and the myoelectric signal regression model DB13f.SELECTED DRAWING: Figure 3【課題】筋肉表面に接着させる電極の数を増やすことなく、複数筋電信号が混入している計測対象となる筋肉の筋電信号から、他の筋活動を推定することが可能な筋電信号推定装置、筋電信号推定方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】 パラメータ毎にフィルタリングした筋電信号計測装置２０により計測された特徴量Ｒ（Ａｃ、Ｌｃ１、Ｌｃ２）から回帰式（Ｍ１、Ｍ２）を導出し、回帰式（Ｍ１、Ｍ２）と、特徴量Ｒ（Ａｖ）と、を用いて、筋電推定信号（Ｓｖ１、Ｓｖ２）を算出する。算出した信号Ｓｖ（Ｓｖ１、Ｓｖ２）と、特徴量Ｒ（Ｌｖ１、Ｌｖ２）と、から最も高い相関係数（ｒ１、ｒ２）を算出し、相関係数（ｒ１、ｒ２）を得ることの出来る、パラメータと、回帰式（Ｍ１、Ｍ２）と、を選択し、パラメータＤＢ１３ｄと、筋電信号回帰モデルＤＢ１３ｆに格納する。【選択図】図３
