近年来,世界范围内脑卒中及周围神经损伤导致的上肢运动功能障碍患者不断增加,在康复治疗中如何对其运动功能和康复状态进行评价以便实施有效的康复策略至关重要。然而现有临床评价方法主要采用量表等定性评价方式,存在人为因素局限、难以综合量化等缺点,且目前临床研究中没有建立全面的康复评价数据库进行全面的数据收集和信息分析。由于肌电信号和惯性信息可分别反映患者的肌肉异常细节信息、运动意愿和动作执行能力,在康复评价中将两者综合分析可以反映出更加丰富、全面、准确的肢体功能状态,本文研究并建立了基于肌电和惯性信息综合分析的康复评价系统,在进行肌电和惯性信号特征提取的基础上,筛选体现上肢运动功能的重要评价指标,进一步构建层次分析-模糊评价模型用于实现上肢运动功能量化康复评价,设计并实现了基于肌电-惯性信息的上肢康复评价系统。本文主要研究内容如下:首先,研究肌电和惯性信号的特征提取方法,基于运动过程中特征指标的的关联关系,以临床量表为依据,基于多元线性回归建模方法筛选有效的上肢康复评价特征。其次,将层次分析(Analytical Hierarchy Process,AHP)和模糊综合评价(Fuzzy Comprehensive Evaluation,FCE)方法有机结合,构建基于层次分析-模糊评价(AHP-FCE)方法的上肢康复评价模型。结合临床康复评价基本知识,确定模型中的评价因素及其对应的评价指标,运用层次分析法求取每一评价因素对应的权值,通过分析上肢肌电和惯性信息的评价特征来求取评价矩阵,经过模糊合成得到综合、量化的上肢康复评价结果。最后,设计并实现基于肌电-惯性信息的上肢康复评价系统。设计相关实验,采集上肢康复运动中患者的肘关节肌电和角速度等惯性信息,结合临床分析方法,实现对患者肘关节运动功能的客观、定量评价,同时建立相应的患者数据库,实现患者康复状态的跟踪评价,验证上肢康复评价系统的有效性和可行性。