随着我国人口老龄化的加剧以及脑卒中和交通事故造成的脑损伤导致部分功能障碍人数的不断增加,人们对康复的需求越来越大。医学研究表明,脑卒中引起的损伤可以通过科学的运动性辅助训练有效帮助患者恢复肢体功能障碍,康复机是目前主要的治疗手段之一。但目前市场上应用较普遍的康复机监测生理能力弱、患者的参与度低、自主调节功能差等,无法满足患者对康复机的使用需求。因此研发一种具有生理信号监测功能且有较好康复效果的康复机具有重要的社会意义和市场价值。本文以下肢康复为目的,结合国内外下肢康复机的研究现状和应用情况,设计了基于生理信号提取的骑行康复训练系统。本文的主要内容和工作如下:1.针对传统的康复机在康复过程中监测生理状况及运动强度差等问题,设计并实现了生理信号及运动数据采集功能。利用远程光体积描记法提取心率,将肌电信号处理得到的部分特征值作为康复效果评定的指标。实现了将康复训练过程中心率、表面肌电信号、速度、功率和训练时长等数据的采集及显示。2.针对传统的康复机训练过程枯燥乏味,患者的参与度低、主动性差等问题,设计了相应的实景骑行康复训练。根据下肢受损程度及不同康复阶段设计了主被动训练模式,采用ANT+协议进行上下位机交互,用实景视频模拟真实的骑行画面,提高患者的主动性和积极性。设计了服务器及数据库,存储生理信号及运动数据,为医生及康复师制定后期康复计划提供依据。3.针对传统的康复机自主调节功能弱,且无法提供有利于康复评定的指标,设计了基于心率的负反馈控制并提取了部分有利于康复评定的指标。根据心率的波动及时调整下肢康复机的速度及坡度,将肌电信号分析得到的平均肌电(AEMG)、平均功率频率(MPF)、中值频率(MF)作为阶段性康复治疗及康复效果评定的依据。通过系统的整体测试,基于生理信号提取的骑行康复训练系统能实现对心率及肌电信号的采集,而且实景骑行康复训练可以提高患者的积极性和主动性,基于肌电信号的特征值对康复效果的评定有一定参考意义,表明了设计的合理性,系统具有较大的理论及实际应用价值。