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龙图腾网获悉贵州大学申请的专利基于表面肌电与步态的外骨骼穿戴疲劳评测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116712092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310662811.7，技术领域涉及：A61B5/389；该发明授权基于表面肌电与步态的外骨骼穿戴疲劳评测系统及方法是由吕健;何恺伦;徐兆;刘翔;侯宇康设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表面肌电与步态的外骨骼穿戴疲劳评测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于穿戴疲劳评测技术领域，具体地说是基于表面肌电与步态的外骨骼穿戴疲劳评测系统及方法，结合肌肉疲劳阈值，生物力学分析，主观疲劳自觉量表的外骨骼综合效能评价方法.区别于传统表面肌电信号或血氧饱和度的单一测定方法，该方法将有效提高无源负载下肢外骨骼效能评测精度；通过动作捕捉对受试者进行步态对比分析，获取空间位置信息与肌肉发力情况，并计算下肢膝关节稳定性.同时采集受试者sEMG，预处理并计算肌肉疲劳阈值.最后结合sRPE评分与膝关节偏移量方差对EMGFT进行主客观验证.结果表明，该评测方法对无源下肢外骨骼的评价具有有效性，外骨骼对受试者EMGFT到达时间平均推迟42.9％，下肢稳定性提升75.8％，主观疲劳感受缓解30.3％。

本发明授权基于表面肌电与步态的外骨骼穿戴疲劳评测系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于表面肌电与步态的外骨骼穿戴疲劳评测系统，其特征在于：包括试验方法单元、疲劳特征计算及提取单元与试验结果分析单元； 所述试验方法单元包括试验内容与目标、受试人员及环境与试验设计；所述试验内容与目标包括试验设备与sRPE主观量表选择；所述试验设计的采集数据包括下肢位置信息，sEMG的原始信号，以及sRPE主观量表评分； 所述疲劳特征计算及提取单元包括EMGFT算法、下肢稳定性分析方法与主观评分计算方法； 所述试验结果分析单元包括EMGFT计算结果、膝关节稳定性分析、sRPE对照反馈与特征值对比； 所述EMGFT算法具体步骤如下： 第一步，通过sEMG信号预处理方法，对实验采集到的A，B两组sEMG原始数据进行预处理并建立sEMG数据集； 第二步，对经过预处理的sEMG数据集进行加窗计算，得到RMS数据集，如式1： 式1中Nt为单个tim内sEMG信号的数据数量，i为数据序号，Ei为sEMG数据集中的第i个数据序号； 第三步，将所得RMS数据集分为M，N两部分，由于本次实验数据量较大，所以将15个RMS数据点作为一组，记为M1，剩余数据点记为N1，将M1，N1作为拟合组1，再将15+1个RMS数据点作为M2，剩余数据作为N2，将M2，N2作为拟合组2，以此类推，当Nn的RMS数据点数量等于M1的RMS数据点时，将Mn，Nn作为拟合组n，对n个拟合组进行一阶最小二乘拟合，得到两条拟合直线并用公式kMn·kNn计算每组拟合直线的斜率乘积； 第四步，将第三步中计算的得到的斜率乘积最大的一组数据中拟合直线的交点所对应的时间作为EMGFT； 所述下肢稳定性分析方法为： 使用式2对1.0实验中所采集数据进行膝关节偏移距离方差计算； 式中为实验中得到的膝关节偏移角度的平均值，Xi为第i个偏移量数据；最后通过对方差进行最小二乘法进行曲线拟合并得到每组拟合直线的斜率，该斜率作为膝关节稳定性特征值，此特征值大小反映膝关节稳定性； 所述主观评分计算方法按照十级对疲劳等级进行划分，考虑到受试者均有负重且训练强度适中，为提高精度，将费力与非常费力用两个等级进行表述以提高对状态描述的精度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州大学，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市花溪区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。