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摘要
为了更好地辅助脑卒中等下肢偏瘫患者通过康复训练恢复基本行走能力，将机器人应用于康复医学领域，解决康复医师紧缺、康复冗余等问题。为了进一步提高下肢康复机器人辅助患者训练的灵活性，基于随机森林算法进行下肢运动意图研究。通过Noraxon肌电传感器采集并预处理人体表面肌电信号，利用随机森林算法分类提取的具有代表性的肌电信号，预判患者的动作意图为平地行走、上楼梯或下楼梯。模型对比表明，随机森林分类模型的识别成功率最高，可以辅助康复机器人带动患者进行主动训练。设计的机器人既节约了医疗康复资源，又提高了患者的康复效果和参与训练的积极性。
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