摘要
本文针对基于表面肌电信号(sEMG)的踝关节角度预测系统设计进行了综述研究。
首先介绍了sEMG信号的基本概念、优缺点以及其与关节角度的关系，并引出踝关节角度预测的意义。
接着，从早期基于模型驱动的方法到近年来数据驱动的方法，重点阐述了踝关节角度预测研究的发展历程、主要研究方法及代表性成果，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还讨论了sEMG信号采集与处理、特征提取以及预测模型构建等关键技术，并对不同技术路线的性能表现和适用场景进行了概括总结。
最后，对基于sEMG的踝关节角度预测系统设计所面临的挑战和未来发展趋势进行了展望。
关键词：表面肌电信号；踝关节角度预测；特征提取；预测模型；系统设计
表面肌电信号(surfaceelectromyography,sEMG)是指利用放置在皮肤表面的电极采集肌肉收缩时产生的电信号，它能够反映神经肌肉系统的活动状态，是人体运动意图识别的重要信息来源。
与侵入式的肌电信号采集方式相比，sEMG具有无创、安全、易于操作等优点，在康复医学、运动科学、人机交互等领域得到了广泛应用。
踝关节是人体下肢的重要关节之一，其角度变化直接影响着人体的平衡、行走、运动等功能。
踝关节角度预测是指利用sEMG信号和其他生理信号，对踝关节未来的角度变化趋势进行预测。
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