南京拓步智能科技有限公司

本发明涉及人工智能信号处理技术领域，具体为一种自适应预处理的表面肌电动态肌力预测方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、信号采集与分段;S2、信号质量评估;S3、自适应预处理;S4、多域特征融合;S5、运动状态识别;S6、疲劳指数构建与修正;S7、动态模型融合;S8、肌力补偿输出。本发明通过信号质量评价指标驱动的自适应预处理机制，根据运动状态与噪声类型动态调整带通滤波截止频率与去噪策略，形成预处理效果闭环反馈，既保留静态场景下的低频有效肌电成分，又有效抑制动态运动中的电极滑移伪差、工频干扰与非平稳噪声，解决了固定参数难以兼顾多场景的问题。