一种基于表面肌电信号和运动信号的预测分类方法和装置

摘要

本发明提供了一种基于表面肌电信号和运动信号的预测分类方法和装置，所述方法包括：采集表面肌电信号和运动信号；对采集的运动信号进行第一处理，计算出步态协调性参数对应的运动数据；对采集到的表面肌电信号进行第二处理，提取相应的特征数据；将所述运动数据和所述特征数据作为递归小脑模型神经网络的输入数据并进行训练预测，得到分类结果。通过上述技术方案，可以实现对表面肌电信号和运动信号的分类识别，进而促进膝骨性关节炎临床诊断和疗效评价。