1.康复病人动态康复方法，其特征在于，包括以下步骤：基于采集的患者日常运动数据，测量患者的动作幅度和持续时间，比较患者当前状态与理想康复状态之间的差异，并识别关键时间点和动作偏差，生成康复偏差识别信息；

基于所述康复偏差识别信息，利用模糊逻辑算法，调整患者康复计划中的动作频率和强度，重新安排康复活动时间表，并对重安排的康复活动进行监测，再次收集康复活动数据，生成康复活动时间序列集；

基于所述康复活动时间序列集，采用时间序列分析法，分析新的时间序列数据，测量患者康复动作与理想状态之间的时间和动作匹配度，识别未充分调整的偏差，生成细化的康复调整配置；

根据所述细化的康复调整配置，更新患者康复计划，细化康复动作和时间安排，持续监控和分析康复进程，并对实施结果进行康复效果评估，验证调整有效性，生成康复进程效果分析结果；

所述未充分调整的偏差的识别步骤具体为：

基于所述时间序列数据的分析结果，对已标识的偏差数据进行分析，识别根本原因和模式，采用公式：；

得到分析后的偏差数据 ，其中，是第个数据点的偏差， 是偏差的平均值，和 是调整权重，用于平衡偏差的平方和与偏差的非线性影响，是数据点总数；

基于所述分析后的偏差数据，优化康复过程，调整包括动作频率、强度或持续时间，使用公式：；

得到调整计划集合 ，其中， 和 是调整参数，表示对时间点的调整计划进行积分，是分析后的偏差数据， 表示时间间隔；

所述康复进程效果分析结果的获取步骤具体为：根据所述细化的康复调整配置，进行持续监控，收集康复动作频率、强度和时间安排数据，并计算康复进程的关键指标，采用公式：；

生成康复活动数据集 ，其中，是第次康复活动的强度，是第 次康复活动的频率，是总监控时间，是活动数量；

基于所述康复活动数据集，使用加权平均模型，量化当前进展与目标之间的差异，并确定康复效果的有效性，采用公式：；

生成效果评估分数 ，并获取康复进程效果分析结果，其中， 是第次活动的权重，和 分别是第项康复目标和当前表现，是活动数量。

2.根据权利要求1所述的康复病人动态康复方法，其特征在于，所述动作幅度和持续时间的测量步骤具体为：基于采集的患者日常运动数据，记录患者的规定动作幅度和持续时间，对收集数据进行平均值计算，应用公式：和 ；

得到加权平均动作幅度 和加权平均持续时间 ，其中， 代表第次动作的幅度，代表第次动作的持续时间， 和 是幅度和时间的权重因子，是动作次数；

基于所述加权平均动作幅度和加权平均持续时间，进行动作幅度和持续时间的变异性评估，计算变异系数，采用公式：和 ；

得到动作幅度变异系数 和持续时间变异系数 ，其中， 代表第次动作的幅度，代表第次动作的持续时间， 是加权平均动作幅度， 是加权平均持续时间，是调整系数，用于细化变异系数的灵敏度，是动作次数。

3.根据权利要求1所述的康复病人动态康复方法，其特征在于，所述关键时间点和动作偏差的识别步骤具体为：基于所述动作幅度和持续时间的测量结果，确定与理想状态的偏离程度，采用公式：和 ；

生成动作幅度偏差 和持续时间偏差 ，其中，代表当前动作幅度， 代表理想的动作幅度，代表当前持续时间， 代表理想的持续时间；

基于所述动作幅度偏差和持续时间偏差，利用阈值进行分析，识别关键时间点和动作偏差，采用公式：和 ；

得到关键时间点指示器，其中， 是动作幅度的偏差阈值， 是持续时间的偏差阈值，和 是指示符。

4.根据权利要求1所述的康复病人动态康复方法，其特征在于，所述动作频率和强度的调整步骤具体为：基于所述康复偏差识别信息，计算当前动作频率和强度与理想目标之间的偏差，采用公式：和 ；

生成动作频率偏差 和动作强度偏差 ，其中， 是当前动作频率， 是理想动作频率， 是当前动作强度， 理想动作强度；

基于所述动作频率和动作强度的偏差，应用模糊逻辑进行调整，确定调整量，采用公式：和 ；

得到动作频率调整量 和动作强度调整量 ，其中， 是模糊逻辑的决策函数，是动作频率偏差，是动作强度偏差；

基于所述调整量，更新康复计划，采用公式：

和 ；

生成更新后的动作频率 和动作强度 ，其中，是动作频率调整量，是动作强度调整量， 是当前动作频率， 是当前动作强度。

5.根据权利要求1所述的康复病人动态康复方法，其特征在于，监测重安排的康复活动的步骤具体为：基于重新安排的所述康复活动时间表，利用传感器收集动作频率、强度和持续时间数据，记录为：；

得到新计划下监测到的动作数据集合 ，其中， 表示监测到的第次动作频率， 表示第次的动作强度， 表示第次的动作持续时间；

对收集的数据进行分析，比较与之前计划的偏差，并评估新计划的效果，采用公式：；

生成每次活动与新康复目标的偏差值 ，其中， 表示监测到的第次动作频率， 表示第次的动作强度， 表示第次的动作持续时间， 、 和 分别是调整后计划的目标动作频率、强度和理想持续时间；

基于所述每次活动与新康复目标的偏差值，进行康复计划调整，若有动作偏差超出范围，则提出调整提议，得到计划调整反馈记录。

6.根据权利要求1所述的康复病人动态康复方法，其特征在于，所述分析新的时间序列数据的步骤具体为：对所述康复活动时间序列集进行处理，包括去除噪声和异常值，采用公式：，得到标准化的时间序列数据 ，其中，和 分别是数据 的均值和标准差；

基于所述标准化的时间序列数据，利用时间序列分析法估算数据点与理想康复动作的匹配度，采用公式：，生成每个时间点的偏差度量 ，其中， 是理想的时间序列模型， 是标准化的时间序列数据，是用于迭代每个数据点中的单个测量值的索引，是数据点总数；

基于所述每个时间点的偏差度量，建立分析日志，包括每个时间点的偏差和推荐调整计划，采用公式：，获取根据分析结果生成的日志 ，其中，

为日志生成函数，是数据点总数。

7.康复病人动态康复系统，其特征在于，根据权利要求1‑6任一项所述的康复病人动态康复方法执行，所述系统包括：康复数据测量模块基于患者日常运动数据，对动作幅度和持续时间进行定量测量，比较当前与理想康复状态之间的差异，识别关键时间点和动作偏差，生成偏差识别数据集；

康复计划调整模块基于所述偏差识别数据集，调整动作频率和强度，重新安排康复活动时间表，监控重安排的康复活动，并收集新的康复活动数据，生成康复活动时间序列集；

偏差分析调整模块基于所述康复活动时间序列集，对新的时间序列数据进行分析，测量时间和动作的匹配度，识别未充分调整的偏差，生成细化的康复调整配置；

康复计划更新模块根据所述细化的康复调整配置，更新康复计划，细化康复动作和时间安排，持续监控康复进程，并进行康复效果评估，生成康复进程效果分析结果；

效果验证反馈模块基于所述康复进程效果分析结果，验证调整的有效性，持续收集康复效果数据，并分析长期康复效果，生成效果持续性分析结果。