1. 本选题研究的目的及意义
##本选题研究的目的及意义人体运动意图识别是近年来生物力学、康复医学、人机交互等领域的研究热点，其目标是通过人体生理信号或运动数据来识别用户的运动意图，进而预测人体运动状态，为假肢控制、外骨骼机器人、运动辅助等应用提供技术支持。
踝关节作为人体下肢的重要关节，在行走、站立、平衡等运动中起着至关重要的作用。
踝关节损伤或功能障碍会严重影响患者的日常生活，因此，准确预测踝关节角度对于实现踝关节康复训练、辅助行走等方面具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
##本选题国内外研究状况综述近年来，表面肌电信号（sEMG）因其无创性、易获取等优点，在人体运动意图识别领域得到了广泛应用。
利用sEMG信号预测人体关节角度，为康复医学、人机交互等领域提供了新的思路和方法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
##本选题研究的主要内容及写作提纲本课题将针对现有研究中存在的问题，重点研究基于表面肌电信号的踝关节角度预测方法，并设计实现一个实时、准确的踝关节角度预测系统。
1. 主要内容
本课题的主要研究内容包括以下几个方面：
1.sEMG信号与踝关节角度关系研究：研究sEMG信号的产生机制、踝关节运动的生物力学特征，以及两者之间的内在联系，为后续的特征提取和模型构建提供理论依据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.准备阶段:查阅国内外相关文献，了解基于sEMG信号的踝关节角度预测的研究现状、主要方法和技术难点，制定详细的研究方案，并搭建实验平台，包括sEMG信号采集系统和踝关节角度测量系统。
2.数据采集与分析:招募志愿者参与实验，设计实验方案，采集不同运动模式下（如：行走、站立、上下楼梯等）的sEMG信号和同步的踝关节角度数据。
对采集到的数据进行预处理，包括滤波、去噪、分割等，并进行统计分析，研究sEMG信号与踝关节角度之间的相关性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于多源信号融合的踝关节角度预测方法:为了提高预测精度和鲁棒性，本研究将探索基于多源信号融合的踝关节角度预测方法，例如：结合sEMG信号和惯性传感器数据，构建多模态预测模型，以克服单一信号源的局限性，提高预测精度和鲁棒性。
2.个性化踝关节角度预测模型:针对sEMG信号个体差异性问题，本研究将探索构建个性化踝关节角度预测模型，例如：采用迁移学习等方法，利用少量目标用户的sEMG数据对已有模型进行微调，以适应不同用户的生理特征，提高模型的个性化预测能力。
3.基于深度学习的踝关节角度预测模型:为了更好地挖掘sEMG信号的时序特征和非线性关系，本研究将探索基于深度学习的踝关节角度预测模型，例如：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以提高模型的预测精度和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.王鸿钧,陈辉,周栋,等.基于表面肌电信号的人体下肢关节力矩估计[J].机械工程学报,2020,56(22):162-172.
2.张强,王启宁,周靖,等.基于sEMG和深度学习的踝关节角度预测[J].传感技术学报,2022,35(06):839-845.
3.李瑞欣,陈龙,王振华,等.基于表面肌电信号的踝关节运动意图识别[J].哈尔滨工业大学学报,2022,54(03):16-23.
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