原文：sEMG-based continuous estimation of joint angles of human legs by using BP neural network
0 内容简述/摘要
关键词：m阶非线性模型，BP神经网络； 神经网络结构：输入为7通道sEMG信号，输出为3个关节转动角度； 实验对象：4个脊髓损伤患者和6个健康人； 实验设置：健康人：不同速度下的传送带步行和不同负载的腿部伸展运动；患者：不同速度下的传送带步行； 衡量标准：关节转角预测值与真实值的均方根误差平均值； 实验结果：健康人：腿部伸展运动误差低于9°，传送带步行误差低于6°；患者：传送带步行误差低于5°（因为运动幅度更小）。
1 引言
1.1 研究背景
1.2 先前研究及相关文献
1.3 本文内容
同摘要
2 实验和方法
2.1 数据采集
首先采集MVC（最大自主收缩力，the maximum voluntary contractile force）；
受试者在四种情景下进行腿部伸展运动：慢速小负载、快速小负载、慢速大负载、快速大负载；
通道设置：7通道；股直肌( VR )、股外侧肌( VL )、半腱肌( SM )、股二头肌(