1.一种基于姿态划分的肌肉状态识别方法，其特征在于，包括：同步采集运动过程中的运动数据和肌电信号；

根据运动过程中的姿态动作对所述运动数据进行划分，以获取多个时间节点；

通过所述多个时间节点对所述肌电信号进行划分以及对应肌肉状态的识别分析。

2.根据权利要求1所述的肌肉状态识别方法，其特征在于，所述根据运动过程中的姿态动作对所述运动数据进行划分，以获取多个时间节点的步骤包括：按照预设运动过程对应的时间对所述运动数据进行划分，得到实际运动过程的运动数据；

对所述实际运动过程的运动数据进行二次划分，当连续L个时间点对应的所述实际运动过程的运动数据处于第一阈值范围内，则L个时间点中的第一个时间点作为起始点；当连续L个时间点对应的所述实际运动过程的运动数据处于第二阈值范围内，则L个时间点中的第一个时间点作为结束点。

3.根据权利要求1所述的肌肉状态识别方法，其特征在于，所述运动数据为运动过程中的肢体动作的角速度或加速度。

4.根据权利要求1所述的肌肉状态识别方法，其特征在于，所述同步采集运动过程中的运动数据和肌电信号的步骤包括：通过小波阈值去噪算法对所述肌电信号数据进行去噪处理。

5.根据权利要求1所述的肌肉状态识别方法，其特征在于，所述同步采集运动过程中的运动数据和肌电信号的步骤还包括：采用巴特沃斯低通滤波器对所述运动数据进行滤波处理。

6.根据权利要求2所述的肌肉状态识别方法，其特征在于，所述肌电信号包括：主动肌肌电信号，拮抗肌肌电信号。

7.根据权利要求6所述的肌肉状态识别方法，其特征在于，所述起始点和结束点之间对应的所述肌电信号为所述主动肌肌电信号。

8.一种基于姿态划分的肌肉状态识别系统，其特征在于，包括：信息采集模块，用于同步采集运动过程中的运动数据和肌电信号；

信息提取模块，用于根据运动过程中的姿态动作对所述运动数据进行划分，以获取多个时间节点；

信息划分模块，用于通过所述多个时间节点对所述肌电信号进行划分以及对应肌肉状态的识别分析。

9.一种基于姿态划分的肌肉状态识别设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有指令，所述指令由处理器加载并执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。