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据相关统计，我国老龄化现象极为严峻"，手术床分析同时下肢受到意外伤害的状况也不容乐观，这类人群的下肢生理功能会逐渐衰退，下肢的正常功能受损。近年来兴起的通过穿戴下肢外骨骼机器人来进行康复助行的方式具有良好的前景，随着神经电信号如脑电图、肌电图等采集检测技术的高速发展，为下肢外骨骼机器人提供了新的控制策略2手术床分析人体运动是由大脑产生意志、经脊髓层产生运动相应的模式和反射神经精细化控制的过程间。和物理传感器采集的信号相比，生物电信号能够更及时、主动地反馈穿戴者的运动意图。人体在进行下肢运动时，是由以大脑为中枢神经系统的中央模式生成器产生运动开始意图，电动手术床编辑控制下肢骨骼和肌肉执行相应的动作。通过脑电采集装置，从大脑皮层采集的脑电信号(Electroencephalogram, EEG )直接反映了人体运动的意图决策，脑电信号控制具有初始、全局性的特点但由于大脑控制身体的绝大多数任务活动，从中提取单独动作指令非常困难用。EEG 是一-种非平稳的微弱生理电信号且与运动相关的脑电信号处于特定频段，共同空间模式51、电动手术床编辑小波分解60等是有效提取EEG特征信息的方法。从人体骨骼肌表面通过表面生物电极采集的肌电信号 ( Electromyogram, EMG)反映了人体神经肌肉活动的功能状态，是大脑意识最直接的反应，充分体现了人体的意图。肌电信号控制具有直接、自然的特性。下肢不同的运动模式对应不同肌肉的激活，电动手术台分析提取到合适的表征信号特点的特征有利于提高后续分类识别的准确率。时域特征表征了下肢肌肉实时的活动状态[7];频域特征反映了信号频率维度的变化图];时频域特征则结合时域和频域的特性对信号进行分析;样本熵作为混沌特性的特征，反映时序信号的本文基于EEG和EMG对下肢运动进行识别，电动手术台分析米EEG用于检测下肢有无开始运动的意图，利用小波分解方法从与下肢运动相关的EEG频段中提取小波系数及能量特征。再将特征输人至支持向量机(SupportVetor Machine, SVM) 二分类器中处理，识别运动开始意图的有无。将EMG用于检测下肢具体的动作模式，本文提取EMG的时域、频域、时频域以及样本熵等多种特征进行分析。手术台分析得到EMG特征后，将其输人至极端梯度提升(eXtremeGradientBoosting, XGBoost) 多分类器中，对六种下肢运动模式进行分类。1实验设计与采集1.1实验环境搭建本实验基于TeamE-001系统搭建下肢运动采集系统，采集受试者进行不同下肢运动模式时的脑电信号和肌电信号。手术台分析采集系统包含:电脑提示器，以路由器作为无线接人点的无线传输部分、脑电放大器、肌电放大器、脑电盐水湿电极帽以及肌电电极片如图1所示。脑电电极根据国际10~20标准选取8个电极FP2、FZ、C3、CZ、C4、PZ、 01、02 ;根据下肢运动参与主导作用的肌群，选择四块肌群股外侧肌、股直肌、股内侧肌和腓肠肌作为EMG采集 电位，见图2。手术台厂家编辑EEG和EMG的采样频率均为1000 Hz。行走、上下楼梯、上下本实验需采集人体进行站立、为了方便采集及保证每次实斜坡运动时的EEG和EMG.验的运动-致性， 挑建了固定 高度的楼梯及斜坡，实验环境如图3所示。借鉴经典的脑机接口实验范式(1-12并结合实际信号采 集需求，实验采用听觉刺激范式，以“行走”“站立”“上以“行走”实验为例:受试者初始状态为站立。实验开始，进入第一次实验，手术台厂家编辑电脑播放蜂鸣声提示受试者本次实验开始准备完成相应的动作，等待1s后，播放“行走 语音提示受试者开始行走，受试者常速行走4 s然后播放“站 立”提示受试者单次实验结束进人站立静止状态，2 s后进人下次实验。完成20次为一组实验，每个动作进行10组,采集到的原始脑电信号后，根据时间标签分割信号。未开始运动时的脑电信号作为无运动意图的脑电信号;开始行走、上下楼梯、济宁华诺医疗分析上下坡等运动时的信号段作为有运动意图的脑电信号。与运动相关的EEG频率主要集 中在0.5~35 Hz之间，在分割原始的脑电信号后，使用 0.05~40 Hz带通滤波器进行滤波再通过小波阈值法去噪。小波闽值去噪法是对信号小波分解后系数中绝对值较小的系数置零，保留或者收缩较大的系数，求得小波系数的估计13,达到在最小均方误差下最优，从而对信号起到较好的去噪效果。小波阈值去噪法的简述如下:(1)设(0是N个点的离散含噪信号，则离散含噪声
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