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肢体康复训练是人体机能恢复的一项重要内容，一些残疾、中风、运动性损伤患者在治疗的后续阶段都要进行肢体康复训练。传统的康复训练由于受到伤残等级、康复效果评定标准不够客观和细致，医师劳动强大，医师经验要求高等因素的影响，康复训练效果受到制约，将表面肌电应用于肢体康复训练能够解决这些问题。人体表面肌电信号(surface electromyography，sEMG)蕴含着肌肉力，关节运动角度等信息，可以用于患者的肢体运动机能的精细评定，此外，sEMG与外骨骼机器人结合协助患者做康复运动，能够在一定程度上降低对医师的要求。而将sEMG做为外骨骼康复机器人的控制信号，必须能够利用表面肌电信号预测关节运动角度，针对这一问题，本文以肘关节屈运动为研究目标，采集其相关肌肉的sEMG，进行去噪，特征提取处理，建立sEMG与肘关节屈运动角度的预测模型，分析不同肌肉sEMG预测效果的差异，以及不同情况下预测模型的通用性。具体的研究内容包括以下几个方面: (1)分析sEMG产生机理以及影响因素，确定sEMG以及角度的采集方法并选用相应设备。根据研究目标及设备特点制定了本文的数据采集方案，采集上臂与身体平行、垂直，运动速度为2s、4s四种情况下的数据。通过控制实验参数，实现了数据采集的实时和准确性。 (2)将采集到的sEMG进行去噪处理并提取其特征值。通过引入去噪效果评价指标，对去噪方法和参数进行评价和选优，提出了一种有效的sEMG去噪方法。分析sEMG在时域、频域和时频域下信号的特征，通过比较不同特征与运动角度的关联度，确定较合适的特征值，从而解决了sEMG多特征值选取问题。 (3)利用BP神经网络建立sEMG（其特征值）与角度之间的预测模型，实现了基于sEMG的角度预测，最好的预测精度达到14度。通过分析预测误差，发现肘关节初始位置、运动速度、肌肉及个体差异对肘关节屈运动角度预测的影响较大，预测模型在各情况下较难实现通用互换。 (4)利用Unity3D构建肘关节屈运动仿真场景，采用共享文件的方式实现采集模块，预测模块，仿真模块间的数据通信。利用该仿真系统实现了角度预测模型的准确性和实时性的测试，解决了角度预测模型实时测试问题。