针对康复训练过程人机交互性差、人机耦合不足的问题，提出上肢关节角度预测模型并完成实验验证。基于表面肌电信号(sEMG)获得可良好表征上肢运动意图的混合向量；完成信号的预处理、特征优化并提取时域特征值；针对当前运动控制领域模型预测精度不理想、预测速度较慢的问题，采用最小二乘支持向量机(LSSVM)方法实现上肢关节角度预测。实验结果证明提出的预测模型可根据表面肌电信号与姿态信息良好地预测人体上肢关节运动轨迹，有效减少预测时滞与误差，在提升人机耦合性方面具有一定的优越性。
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