1.一种在线评价肌肉运动疲劳度的可穿戴肌电方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：针对下肢康复机器人对被试者进行踝关节康复训练，做好被试者康复训练和肌电信号采集准备工作；

S2：评估肌肉疲劳程度特征参数选择与提取；具体步骤为：

分别从时域特征中选择波形长度(WL)、从非线性特征中选择小波奇异熵(WSE)，利用两种特征参数对采集的表面肌电信号进行特征提取后，进行特征相加，分析其数据变化特征，根据数据变化规律，确定个人出现肌肉疲劳时对应的疲劳系数值，并以此为依据；对被试者进行康复训练时，需要采集大量样本数据，若其中某一有效时段的肌电信号，经过WL、WSE两种特征提取后的参数，低于个人事先确定的疲劳系数，此时判断为疲劳状态，上位机即刻提醒康复训练人员停止采集，以确保采集数据的可靠性及患者的自身安全；

S3：在线肌电信号的采集，具体步骤为：

集肌电信号采集、数据预处理、特征提取、数据保存、波形显示、疲劳状态提醒于一体的上位机系统；在康复过程中，由患者健康一侧肢体做相应动作，对下肢康复机器人进行主动控制，带动被试者患肢一侧肢体踝关节进行上下幅动，健康一侧肢体每一次踝关节运动，都产生胫骨前肌收缩，此时，一次性电极片与人体皮肤接触，把肌电信号传给便携式肌电信号采集仪，经过蓝牙接收器将数据传给由Labview2020和Matlab混合编程的多功能上位机，实现对肌电信号实时保存、显示、数据处理、疲劳在线评估。

2.根据权利要求1所述的一种在线评价肌肉运动疲劳度的可穿戴肌电方法，其特征在于：所述S1的具体步骤为：

挑选若干不同健康被试者，采集前，先用酒精对采集部位进行清洗，两个传感器被放置在每个被试者相同的胫骨前肌和股直肌部位，但在踝关节单动时胫骨直肌影响较小，因此不进行疲劳评估，以此来减少外部不确定因素的干扰；在被试者进行康复训练时同时打开上位机中的动画，消除主观疲劳的影响，然后对被试进行康复训练及肌电信号采集。

3.根据权利要求2所述的一种在线评价肌肉运动疲劳度的可穿戴肌电方法，其特征在于：所述健康被试者选择不同年龄、不同性别、身高、体重等，用于印证在线肌肉疲劳评估可穿戴方法的稳定性；在测试不同生产活动可能引起的肌肉疲劳时，要选取关联性最强的肌肉组织，此选取方法对人体肌肉疲劳状态评估更具有说服力。

4.根据权利要求1所述的一种在线评价肌肉运动疲劳度的可穿戴肌电方法，其特征在于：评价所述肌肉疲劳程度特征参数使用时域波形长度和非线性小波奇异熵。

5.根据权利要求1所述的一种在线评价肌肉运动疲劳度的可穿戴肌电方法，其特征在于：下肢康复机器人下肢踝关节脚踏板，角度位移范围在(-7°～7°)之间，被试者脚掌与康复机器人脚踏板相贴合，脚踏板上下幅动，带动被试者脚掌上下幅动，此动作主要是对踝关节进行康复训练；当被试者在下肢康复机器人上进行踝关节康复训练时，肌电信号由便携式肌电信号采集仪传输到电脑，经过特征参数提取与个人胫骨前肌疲劳系数相比较，得到肌肉疲劳程度评估结果。

6.根据权利要求1所述的一种在线评价肌肉运动疲劳度的可穿戴肌电方法，其特征在于：所述便携式肌电信号采集仪连接一次性银/氯化银电极两个纽扣，所述一次性银/氯化银电极另一面通过导电胶连接人体皮肤。