本发明公开了一种基于机器学习的肌肉运动状态监测方法,应用于各类肌肉运动状态实时监测的场景,包括如下步骤：基于简要生理信息选取肌群数学模型；校准环节采集目标肌肉肌力与对应sEMG样本点；基于SVR对样本点进行回归分析并实现肌肉激活程度的标准化；在虚拟环境对肌肉骨骼模型进行实时渲染。本发明还公开了相应的系统：数据采集模块；校准预测模块；映射与可视化模块；监测显示模块。本发明提供的方法及系统能够提供肌肉激活程度以及各种异常情况的实时可视化监测功能。
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