在机器人辅助康复训练过程中,患者的主动参与对康复训练效果具有至关重要影响,现有患者主动参与康复训练过程主要停留在生物力学及生物电等运动层次,未能涉及心理层次主动参与。针对此问题,论文开展了面向运动康复的面部肌电信号情绪识别方法研究,具体工作如下:首先,虚拟训练场景的设计。虚拟康复训练的对象是康复中期的患者,老年人占比重较大,所以虚拟场景设计需简单明了易于操作、给患者带来沉浸感。训练场景以患者“兴奋”、“挫败”及“厌烦”为目标情绪状态,设计三种不同难度虚拟康复训练任务。其次,面部肌电信号的采集。实验采用高频率的肌电信号采集设备,分别采集受试者在相应情绪下颧骨肌和皱眉肌两处的肌电信号,并且实验程序保存不同情绪下的表现数据。实验结束后对受试者进行情绪状态的问卷调查。再次,面部肌电信号的特征提取。分别从时域和频域两个维度提取肌电信号特征值,分析不同训练任务中面部肌电信号特征值、问卷调查的显著性差异及不同训练任务中问卷调查与面部肌电信号特征值、问卷调查与表现数据、表现数据与面部肌电信号特征值的相关性分析,得出能反映目标情绪状态的生理特征及表现数据。最后,BP网络在实验中的应用。实验分别选用梯度下降法BP网络和基于LM算法的BP网络,选择BP网络作为情绪分类器,对三类情绪进行有效的分类。分类结果表明,基于LM算法的BP网络有较好的分类识别效果。