人口老龄化速度的加快,使因脑卒中等疾病造成的肢体运动障碍的患者增多。居家康复是脑卒中病人进行康复治疗的重要环节,能够有效的降低脑卒中病人的残疾率。随着无线体域网技术以及惯性动作捕捉技术的发展,越来越多的无线动作捕捉系统被用来监测病人的自主上肢训练过程、评价居家康复的训练效果。本文设计了一种面向脑卒中的居家康复数字化监测与评价系统,用以监测上肢康复训练过程,规范居家康复方法,提高恢复效果。主要的研究内容如下:首先,阐述脑卒中的发病原因和危害、居家康复的特点和需求以及监测与评价系统的技术背景;同时结合国内外发展现状,确定本课题研究的可行性。其次,分析设计需求,设计基于惯性传感器和ZigBee芯片的无线传感器网络以及基于Matlab的上肢动作监测评价上位机,并结合姿态解算算法搭建起系统平台。再次,以5自由度的仿真机械臂模型建立人体上肢姿态模型,应用相应的解算算法,实现多节点的数据融合、姿态还原,模拟上臂和前臂的运动轨迹、计算关节角度及位置,给动作完成度评价提供数据支持。最后,以设计的实验系统为平台,进行系统的可靠性验证,并设计实验方案进行康复训练的监测与评价实验,进行训练效果验证。