该系统利用无线可穿戴肌电设备作为便携式云辅助康复和体能系统。表面肌电图 (semg) ---生物传感器来检测来自用户手臂肌肉的微弱电脉冲。当传感器与皮肤接触时，访问用户的肌肉活动，可以进一步感知用户的手腕姿势；例如，它可以检测他们是在摆动手指还是握紧拳头。计算机程序可以分析用户的肌电图，当---连接到他们的个人计算机或移动设备时，他们可以按照医生的命令进行康复， 该设备“myo”是一种无线臂带，可监控用户手臂肌肉的肌电图，肌电信号，然后将信号转换为滚转、俯仰和偏航测量值。该姿势识别系统不依赖任何外部传感器，阵列式肌电信号系统，因为它具有内置传感器。因此，可以沿 x 轴、y 轴和 z 轴进行三维---。相关文献表明，当或后天性前臂缺失的人在虚拟现实 (vr) 环境中接受使用可穿戴肌电图设备的训练时，他们有动力使用假肢。因此，残者可以地利用其剩余的生理功能。此外，实施vr技术可以有效减少截肢---学习使用肌电假体所需的时间。当康复与虚拟现实和增强现实相结合时，住院---在康复中后期的重复练习训练体验感增加了。---通常需要康复以预防关节粘连、肌肉挛缩、退行性和水肿。
神经和肌肉等组织在受到---后，能迅速产生可传导的动作定位，传导过程中发生相应的电位变化，这种电位变化被称作肌电。1791年，伽伐尼(galvani)通过对蛙类肌肉收缩实验并证实肌肉收缩与肌电有着不可分离的关系，因此人类普遍认为这是肌电认识的开端。1912年，piper通过对人体进行肌电实验，成为一位在人身上记录下肌电图的科学家。1922年，gasser和erlange利用阴极射线示波器代替传统检流器成功测得肌电图，因此他们在1994年被授予---。此后陆续出现了同心型针电极、---性针电极和多导电极。20世纪末，肌电信号分析技术在计算机技术日趋完善的条件下变得简单易行，阵列式肌电信号厂家，因此肌电的应用更为频繁。
肌肉疲劳常出现在运动员的高强度运动之后，具体表现为肌力减小，运动强度也随之减弱，---时会引发运动损伤，便携式肌电信号，即肌肉和关节的劳损。在评价肌肉疲劳的研究中多以时域和频域分析为主。时域分析包括积分肌电(iemg) 、均方根值(rms) 、平均振幅(ma) ;频域分析包括中位频率(mf) 和平均功率频率(mpf) 。当肌肉疲劳时，表面肌电的潜伏期和积分肌电值就会相应的延长，波幅降低，mpf和mf将会下降 。肌肉疲劳和肌力所呈现出的是不稳定的非线性信号，因此使用传统的semg时频分析法受到了一定的约束。也有研究已经表明非线性分析指标对肌肉疲劳的评价也具有---的敏感性 。动态收缩条件下肌肉疲劳的时频分析也逐步地被探索并在肌电分析中开始被应用:一种具有时间和频率移不变性的肌电分析方法—co-hen类时频分析，这种特性使它成为方便应用于非平稳肌电信号分析的方法之一。小波变换 (wavelet transform，wt) 是由短时傅里叶变换发展而来，它具有可变的时频分析窗口并可同时提供时域、频域两方面信息，它还可将原始肌电信号按照对应的时间分解到不同频率带上或者对肌电信号进行特定精度的表达。s变换(s－transform)是 stock-well，mansinha和lowe引入的，它是stft和wt这两种处理手段的混合技术，他将这两种技术的优点集于一体:在时频域上都能较好地分析能力。尽管这种技术在脑电图和心电图领域都已经进行了探索，但这种技术尚未在semg领域进行可行性研究。分析肌肉动态收缩时肌肉疲劳的方法尚未达到成熟的阶段，因此深入研究的空间很大。综上，只有经过标准化处理的肌电信号能够相对准确的得到肌肉时间。
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