摘要
肌电信号(EMG)预测在人机交互、康复医学和运动科学等领域具有广泛的应用前景。
近年来，神经网络以其强大的非线性映射能力和对复杂数据特征的学习能力，在EMG信号预测领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍EMG信号和神经网络的基本概念，然后回顾了不同神经网络模型在EMG信号预测中的应用，包括时间序列预测、运动意图识别和肌肉力量估计等方面。
重点阐述了循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等模型在处理EMG时间序列数据上的优势，以及卷积神经网络(CNN)在提取EMG信号特征上的应用。
此外，还讨论了EMG信号预测面临的挑战，例如信号噪声、个体差异和运动复杂性等。
最后，展望了基于神经网络的EMG信号预测的未来发展方向，包括深度学习模型的优化、多传感器融合和跨领域的应用等。
关键词：肌电信号预测，神经网络，深度学习，人机交互，康复医学
1.1肌电信号(EMG)肌电信号是由肌肉收缩时产生的电活动所引起的生物电信号。
它包含了肌肉活动状态、运动意图以及疲劳程度等信息，被广泛应用于人机交互、康复医学、运动科学等领域。
1.2神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和信息处理机制的计算模型。
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