1.一种基于肌电信号与虚拟现实交互技术的上肢康复系统，其特征在于：所述上肢康复系统包括肌电信号采集与处理部分、虚拟现实人机交互部分、肌肉功能评价部分；所述肌电信号采集与处理部分由数据采集模块、信号处理模块和模型控制模块组成；所述虚拟现实人机交互部分由上位机虚拟环境模块和力反馈装置模块组成；上位机虚拟环境模块包括波形显示区域、虚拟游戏场景区域、识别结果显示区域、评价指标显示区域；所述肌肉功能评价部分由肌张力定量评价模块和肌肉协同性定量评价模块组成；

数据采集模块的信号采集端与电极片连接；数据采集模块的输出端通过无线传输方式与信号处理模块、上位机虚拟环境模块中波形显示区域分别进行通信连接；信号处理模块的输出端通过接线方式与模型控制模块输入端、上位机虚拟环境模块中识别结果显示区域分别连接；模型控制模块的输出端与上位机虚拟环境模块中虚拟游戏场景区域连接；上位机虚拟环境模块中虚拟游戏场景区域另与力反馈装置模块相互连接，力反馈装置模块通过数据线与电极片连接；患者头部也通过电极片和数据线分别与患侧上肢、上位机虚拟环境模块进行连接；

肌张力定量评价模块输出端与上位机虚拟环境模块中的评价指标显示区域连接，肌张力定量评价模块输入端与数据采集模块连接；肌肉协同性定量评价模块输出端与上位机虚拟环境模块中的评价指标显示区域连接，肌肉协同性定量评价模块输入端与数据采集模块连接。

2.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号与虚拟现实交互技术的上肢康复系统，其特征在于：所述数据采集模块采用FPGA模块和DSP模块双核心结构，内设调理电路模块和A/D转换模块，DSP模块与信号处理模块以及虚拟环境模块中波形显示区域分别连接。

3.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号与虚拟现实交互技术的上肢康复系统，其特征在于：所述信号处理模块包括特征提取模块和动作模式识别模块，特征提取模块通过小波包能量熵对多通道肌电信号进行特征提取，并利用Bayes理论对多通道肌电信号特征进行融合，将融合后的肌电特征送入动作模式识别模块，动作模式识别模块利用极限学习机对提取到的多通道肌电特征进行模式识别分类。

4.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号与虚拟现实交互技术的上肢康复系统，其特征在于：所述力反馈装置模块由力触觉交互设备构成。

5.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号与虚拟现实交互技术的上肢康复系统，其特征在于：所述肌张力定量评价模块通过希尔伯特变换提取肌电牵张反射阈值指标，评价痉挛的反射特性在肌电中的表现从而定量评价肌张力大小。

6.根据权利要求1所述的一种基于肌电信号与虚拟现实交互技术的上肢康复系统，其特征在于：所述肌肉协同性定量评价模块利用拮抗肌协同收缩率与主动肌拮抗肌肌电一致性的主成分分析融合指标来评价肌肉协同性，拮抗肌协同收缩率越大，肌间特定频段内一致性越小。

7.一种基于肌电信号与虚实交互技术的上肢康复方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)通过数据采集模块从患者患侧上肢获取多通道表面肌电信号，经过放大、滤波后，对多通道肌电信号进行A/D转换得到数字信号，利用FPGA控制多路串行A/D器件的时钟，采集到的数字信号送入DSP进行信号预处理，提取有效频段并去除基线漂移及工频干扰，得到纯净的肌电信号；

(2)预处理后的肌电信号数据以无线通信方式传输给上位机虚拟环境模块中的上位机进行数据缓存，并实时显示得到的多通道肌电信号波形；

(3)信号处理模块对肌电信号数据定时的进行读取，通过活动段检测后利用小波包能量熵对预处理后的肌电信号进行特征提取，得到动作特征向量；信号处理模块利用Bayes理论对多通道肌电动作特征向量进行融合，将融合特征送入极限学习机ELM进行训练并完成对动作分类识别；

(4)在上位机虚拟环境模块的识别结果显示区域中实时显示的动作分类结果；根据不同的动作分类识别结果，向上位机虚拟环境模块输入不同的控制命令，驱动上位机虚拟环境模块内虚拟游戏场景中的物体完成规定动作或任务，其中，屈腕、伸腕、屈肘、伸肘、左伸肘和右伸肘分别对应开始、停止、向上、向下、向左和向右运动；

(5)若上位机虚拟环境模块的虚拟游戏场景中的物体与场景障碍物发生接触和碰撞，则通过上位机的数学运算并借助力反馈装置给予患侧上肢一个模拟的反馈力；

(6)在人机交互过程中，肌张力定量评价模块利用希尔伯特变换提取提肌电牵张反射阈值来定量评价肌张力，实时计算拮抗剂协同收缩率与主动肌拮抗肌肌电一致性；肌肉协同性定量评价模块负责利用主成分分析法融合协同收缩率与肌电一致性融合指标来定量评价肌肉协同性，评价结果在系统中实时显示，从而达到评价肌肉功能状态及康复训练效果的目的。