由于人口老龄化等社会问题,我国残疾人和老年人口数量一直居高不下。这一现象导致下肢患者数量庞大,下肢康复的需求量大,所以进行下肢康复评估研究具有必要性和实际意义。本文选用的采集系统由E.M.G.System TB0810肌电仪器和JANALYSIS E100C软件组成。论文根据表面肌电信号的特点和模式识别研究设计出了对下肢患者下肢康复状态评估的评估方案。对下肢患者组和正常人组同时进行下肢表面肌电信号的采集、去噪、特征提取以及模式识别,实现两组的对比研究。根据两组的积分肌电值特征值大小对比,得出患者组下肢的四块肌肉(腓肠肌、腓骨长肌、比目鱼肌和胫骨前肌)的恢复情况,向医师及时反映四块肌肉的康复训练效果。论文在去噪部分经过活动端检测、八阶带通沃斯滤波器滤波和小波滤波三个部分,其中活动端检测检测出下肢动作的的开始和结束,八阶带通沃斯滤波器是根据表面肌电信号特征滤除无效信号,小波滤波实现对波形毛刺的滤除,三部分实现了在保留有效信息的前提下进行信号的降噪。特征提取中,利用时域特征值iEMG的大小比对得出在行走过程中四块肌肉中胫骨前肌的作用最大,肌肉肌力恢复差,行走稳定性恢复较好。选取时频域特征值作为特征提取最终参数进行下一步模式识别。在模式识别时选择支持向量机径向基核函数并结合一对一分类法构造出分类器模型。选择粒子群算法等进行核参数的优化,使得分类器效果更佳。通过最终设计出的分类器对下肢患者的四个下肢动作(向左、向右、向上、向下)进行模式识别,从识别结果最终得出男性下肢康复状况远好于女性,评估之前的康复训练方案更适用于男性。康复训练应该注意腓肠肌和腓骨长肌的肌力训练,让下肢康复达到更好的效果。