科学完善的康复运动训练对于加速脑卒中患者神经-肌肉运动功能重塑、改善肢体运动机能具有重要意义。随着康复医学理论和新型康复技术手段的发展,虚拟现实技术以其强大的交互性、沉浸感和构想性被逐步应用于康复训练中。针对现有虚拟康复系统在安全性、个体适应性、康复评价有效性方面存在的局限,本文研究基于脑肌电特征反馈的虚拟康复技术,通过自适应调节虚拟场景参数,避免因训练强度不当、康复运动中过度疲劳等因素导致的二次伤害;同时,分析虚拟康复训练中脑肌电间的方向性同步耦合关系,从神经-肌肉运动控制的角度探讨健康人与患者间神经生理机制的差异,为进一步应用于虚拟康复系统中运动功能评价提供理论基础。首先,总结了康复训练技术的研究现状,指出将脑肌电特征反馈应用于虚拟康复训练中的意义,介绍了脑电、肌电信号的机理特性及其采集方法,选取相应的预处理方法去除实测脑电、肌电信号的噪声干扰,确定肌电信号特征指标、运动模式识别方式及脑疲劳、肌肉疲劳特征提取方法,为虚拟康复中动作识别及疲劳估计提供依据。其次,为分析虚拟康复训练中脑肌电间的方向性同步耦合关系,对比分析了一致性分析、格兰杰因果性分析方法,提出了变分模态分解-偏定向相干同步分析方法,以量化脑电、肌电信号多频带分量间的方向性同步关系,为患者在训练中的康复状态评估提供理论基础。再次,为提升虚拟康复训练策略的个体适应性,将肌电反馈应用于人机交互,基于肌电特征的模式识别结果完成虚拟场景中的对应动作;另一方面,提出一种萤火虫-模糊神经网络算法,该方法可实现模糊神经网络中隶属函数的宽度与网络权值的自适应寻优,进一步基于该方法设计了基于萤火虫-模糊神经网络的虚拟场景参数调节策略,可快速准确地实现由输入脑肌电疲劳特征到输出控制参数集之间的映射。最后,开展虚拟康复训练实验研究,介绍了虚拟康复系统的软硬件组成及康复训练方式,并且以4名健康人、4名患者为被试完成康复训练动作识别率测试、虚拟场景参数优化测试,验证萤火虫-模糊神经网络虚拟场景参数调节策略的有效性;同时,基于本文提出的变分模态分解-偏定向相干分析方法定量描述康复运动中大脑与肌肉间的方向性同步耦合关系,评估康复训练状态,为更客观地进行虚拟康复中运动功能评价提供理论依据。