1. 毕业设计（论文）主要内容：
本文主要研究基于肌电信号的人体下肢肌力预测。在了解基于Hill三元素法的人体下肢模型的基础上，深入研究基于支持向量回归（SVR）的改进算法，放弃考虑人体结构，构建人体下肢肌电信号与下肢关节力矩之间的映射关系，建立相应的力矩预测模型。论文阐述算法和对应模型的设计方案，将通过训练计算出的关节力矩与实验中力矩检测装置采集的真实值进行比较验证，分析论证肌电信号与关节力矩的匹配程度，验证预测模型的精确性。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
(1) 查阅不少于15篇（其中近5年的外文文献不少于3篇）的相关资料，完成开题报告（设计的目的及意义至少800汉字；基本内容和技术方案至少400汉字）。
(2)研究基于支持向量回归（SVR）的改进算法，构建人体下肢肌电信号与下肢关节力矩之间的映射关系，将计算得出的关节力矩与实验中采集到的真实值进行比较验证。
(3)完成不少于5000汉字（20000英文印刷符）的英文文献翻译。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1）第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，
完成开题报告。
（2）第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
4. 主要参考文献
[1]Meng W, Ding B, Zhou Z, et al. An EMG-based force prediction and control approach for robot-assisted lower limb rehabilitation[C]//2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). IEEE, 2014: 2198-2203.
[2]Zhang F, Li P, Hou Z G, et al. sEMG-based continuous estimation of joint angles of human legs by using BP neural network [J]. Neurocomputing, 2012, 78(1): 139-148.
[3]丁波. 下肢康复机器人按需辅助控制方法研究[D]. 武汉理工大学. 2016.
