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摘要

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膝关节角度的高精度预测是下肢康复评估与外骨骼机器人控制的关键技术之

一。在基于表面肌电信号（SurfaceElectromyography，sEMG）的膝关节运动分析

中，信号的非平稳特性、噪声干扰以及特征冗余等问题会显著影响预测模型的效果。

因此，本文提出一种结合滤波去噪算法、特征降维和深度学习建模的预测框架，通

过对信号降噪处理与优化建模能力，实现了在不同运动模式下的膝关节角度预测。

论文主要研究工作如下：