近年来,由脑卒中、脑外伤等造成的人体肢体运动障碍越发增多,肢体运动康复问题引起广泛关注。针对当前康复训练过程中存在的患者主动参与度不够高的问题,本文对康复训练中上肢的表面肌电信号进行研究,并将肌电信号与康复训练平台相结合验证表面肌电信号应用于康复训练的可行性。表面肌电信号中包含大量的肢体运动信息,通过对表面肌电信号进行分析处理,掌握人的肌肉运动状态,识别人体上肢运动意图。本文利用DELSYS无线表面肌电采集系统采集人体上肢肌电信号。基于项目组的上肢康复机器人平台,选取上肢功能障碍患者在康复过程中经常涉及的四个动作作为研究对象,分别是肘部屈曲,肘部伸展,肩部内收,肩部外展。本文工作主要分为四个部分:肌电信号采集、预处理与特征提取、信号识别分类及其在康复训练平台的应用。第一部分:肌电信号的采集。利用DELSYS无线表面肌电采集系统采集受试者上肢动作的肌电信号。采集结束后将肌电信号数据利用数据转化单元按类别转化为csv表格形式,以便后续利用Matlab编程实现对肌电信号的处理。第二部分:肌电信号的预处理与特征提取。将肌电信号分别陷波器、滤波器组合去噪法和小波去噪法进行处理,利用信噪比评价降噪效果,最后选择降噪效果较好的小波降噪法对所有肌电信号进行处理。去除噪声后对信号进行时域、频域内的特征提取,最终选择时域的均方根、绝对值均值和频域的中值频率、平均功率频率组成特征向量输入到分类器中进行模式识别。第三部分:肌电信号的识别分类。利用支持向量机对肌电信号进行分类并利用网格搜索法和粒子群优化算法对支持向量机中的参数进行优化。利用训练好的支持向量机对测试样本进行分类。对比网格搜索优化的支持向量机的分类结果,经PSO优化的向量机识别率要高出7%,达到85%。第四部分:将肌电信号的动作识别分类方法与上肢康复训练平台相结合验证利用肌电信号进行康复训练的可行性。通过分类器识别出人体上肢动作之后,上位机向控制器发送运动命令,使康复训练平台按照识别结果运动,最后得出康复训练平台的动作执行准确率平均达到80%。通过对上肢表面肌电信号进行分析处理得到上肢动作的动作识别方法,并将之与上肢康复训练平台结合验证利用健侧上肢肌电信号带动患侧进行康复训练的可能性,通过实验得出康复训练平台对四个动作的平均正确执行率为80%。