摘要
踝关节角度预测在运动分析、康复训练、人机交互等领域具有重要的研究意义。
表面肌电信号(sEMG)作为一种能够反映肌肉活动状态的生理信号，为踝关节角度预测提供了一种非侵入式、实时性的解决方案。
本文综述了基于表面肌电信号的踝关节角度预测研究现状，首先介绍了表面肌电信号和踝关节角度预测的相关概念，然后从信号采集、特征提取、模型构建等方面对现有研究方法进行了分类阐述，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了该领域面临的挑战，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：表面肌电信号；踝关节角度预测；特征提取；模型构建；人机交互
踝关节作为人体下肢的重要关节，在行走、跑步、跳跃等运动中起着至关重要的作用。
准确预测踝关节角度对于理解人体运动规律、诊断运动障碍、设计康复训练方案以及实现人机交互等方面具有重要的意义。
例如，在运动康复领域，可以通过实时监测患者踝关节角度，为其提供精准的步态分析和康复训练指导；在人机交互领域，可以通过识别用户的踝关节运动意图，实现对假肢、外骨骼等设备的精准控制。
传统的踝关节角度测量方法主要依赖于光学运动捕捉系统或惯性传感器。
然而，光学运动捕捉系统存在成本高昂、易受环境光线干扰等问题；惯性传感器则存在测量精度有限、易受漂移影响等问题。
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