摘要：提出了基于人体动作命令反馈的主动康复训练方法.首先,对采集到的4通道上肢肌电信号进行小波包分解,提取小波系数的log特征,输入到神经网络辨识,对上肢的8种常用动作取得了92.86%的辨识成功率.随后,将辨识结果动作以虚拟动画的形式展示给患者,患者针对辨识动作进行点头确认或者摇头拒绝.采用Kinect获取患者的动作视频,经过人脸辨识缩小检测范围,利用光流特征与先验经验结合,对比分析了投票法、Sigmoid法与tanh法的动作辨识结果,在人为干扰的条件下,Sigmoid法仍然表现优良.设计了Sigmoid法的参数修正方法,最终准确度达87.25%,无危险性误判率为12.75%.经过主动康复实验,本文提出的基于人体动作命令反馈的主动康复训练意图感知方法具有良好效果,适用于主动康复训练场合.