一种基于表面肌电信号的肌力及肌疲劳预测算法

本发明涉及一种基于表面肌电信号的肌力及肌疲劳预测算法，包括以下步骤：(1)使用非侵入性的传感器采集被测肌肉区域的表面肌电信号，并同时获取肌肉力学参数；(2)对采集到的表面肌电信号进行滤波、放大和降噪预处理，以消除干扰并增强信号质量；(3)从预处理后的表面肌电信号和肌肉力学参数中提取多维特征，使用这些特征值来建立频域数据集，对肌肉力学参数进行标定等。本发明的优点是：增强了预测的准确性和可靠性。能够更准确地反映不同个体的肌力及肌疲劳状态，实现个体差异的精准预测。所用的表面肌电信号采集方式非侵入性，不需要插入式电极，从而降低了测试的不适感，增加了被测者的接受性和参与度；通过建立个体模型并结合实时信号采集，能够实现实时肌力及肌疲劳的监测与预测，用户可以随时获取肌肉状态的反馈，从而调整运动强度、姿势和训练计划，优化训练效果。