随着世界各国相继进入老龄化，伴随老龄化过程中具有肢体运动功能障碍的中风患者日趋增多，此类患者通常需要接受康复训练以在一定程度上恢复肢体失去的功能。康复机器人技术是近年来新出现的一类运动神经康复诊疗技术，在机器人辅助康复训练过程中，必须对患者健康状态和病情恢复程度进行实时监测和评价，从而对训练模式和治疗控制方法进行相应调整。为克服传统康复评价方法只能在训练结束后进行的局限，论文运用美国Crossbow无线测量平台，构建了一套基于无线传感网的可穿戴式智能康复监测系统。论文主要研究内容如下：论文首先分析了国内外康复监测系统的研究现状，并给出了在机器人辅助康复训练过程中，患者病情状态监测系统应遵循的基本原则，为本文康复监测系统的设计奠定了基础。其次，在研究和分析Crossbow无线测量平台的基础上，分别以IRIS无线测量模块和TinyOS操作系统为硬、软件平台，设计了心电、表面肌电、皮肤电阻和体温四类可穿戴式生理参数监测节点；基于ZigBee技术构建了多生理参数网络监测系统，并运用Visual Studio结合NI Measurement Studio设计了多生理参数人机交互实时监测界面。再次，将系统运用于基于多生理参数的情绪识别中并进行实验，选择健康受试者为对象，通过诱发被试者不同情绪，运用该系统实时采集被试者情绪变化过程中的多生理参数数据并进行情绪识别。实验结果表明，所设计系统能够实现对被试心电、肌电、皮肤电阻和体温的实时监测，具有较高可靠性和实用性。最后，对论文进行了总结，指出了研究工作中的不足，并提出了后续研究的方向和任务。