1.一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤a：用户使用接电的盆底肌无创检测设备完成指定评级动作，获取动作过程中表面盆底肌表面肌电SEMG的实时值；

步骤b：先对表面肌电信号的原始数据进行处理，计算肌电信号的评价指标，在时域方面获取指标信息，指标信息包括平均绝对值MAV、均方根RMS、最大峰值时间t1、积分肌电值iEMG，其次，对信号进行快速傅里叶变换，得到频域相关信息，相关信息包括中值频率MF、平均功率频率MPF；

步骤c：对获取到的信号指标与预期指标对比，进行多方面筛查，多方面筛查包括肌力、肌耐力、反应速度、协调性、疲劳性；

步骤d：根据与预设值比对，通过评级结果生产盆底肌状态报告；若出现异常，则依据信号指标与预期指标的对比进行针对的恢复训练指导；

步骤e：将上传数据至云端，生成数据集，便于用户更加精准地实现基于数据分析的盆底肌早期筛查训练。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于：所述盆底肌无创检测设备包括通信连接的信号采集模块、信号处理模块、信号检测与判断模块、报告生成模块、数据储存模块，所述信号处理模块包括信号放大器，所述信号采集模块包括一次性凝胶电极，信号放大器连接有9个一次性凝胶电极，且9个电极分为3组，每组包含一个正电极、一个负电极和一个参考电极。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于：步骤a中指定评级动作包括快速收缩动作、缓慢持续收缩动作、间断性收缩动；完成指定动作时进行信号采集；

其中，快速收缩动作要求用户瞬间将盆底肌收紧至最大收紧，持续时长约3‑5秒，捕捉肌肉瞬间爆发力所对应的高强度肌电信号，精准评估盆底肌神经传导速度与快速激活能力；

缓慢持续收缩动作则需用户缓缓发力，历经5‑10秒逐步达到最大收缩程度，随后维持

10‑15秒，用于考量肌肉耐力以及维持稳定张力的功底；

间断性收缩动作设定为“先收缩3秒后放松2秒”的循环节奏，重复8‑10次。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于：获取在步骤a中原始的表面肌电SEMG数据包括：

首先对其进行50HZ陷波处理以消除工频干扰；然后通过对其进行带通滤波，完成对原始信号的处理；最后对用户表面盆底肌表面肌电SEMG信号进行特征值提取。

5.根据权利要求1或2或4所述的一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于：时域方面设原始SEMG信号处理后得到{x{i}|(i＝1.2.3…N)}，其中N代表样本点数，该原始SEMG信号的特征提取计算公式如下：

1)指标信息中平均绝对值MAV为：

该式中N为采集到的表面肌电信号数据点数量，x(i)为该信号数据序列中的第i个数据，即先逐点求出肌电信号幅值的绝对值，将这些绝对值累加求和后，再除以总样本点数，如此能获取采集到的肌电信号幅值的平均水平；

2)指标信息中均方根RMS为：

运算时，先对肌电信号序列里每个采样点的幅值进行平方运算，将所有平方值累加求平均后，再开平方根得出RMS值；

3)指标信息中积分肌电值iEMG为: 即直接对肌电信号幅值绝对值进行累加求和；

4)最大峰值时间t1：于时域波形中精准锁定肌电信号幅值首次达最大值的时刻，即为最大峰值时间t1；它从时间维度度量盆底肌从接收收缩指令瞬间，至全力爆发、达到最大收缩力的耗时。

6.根据权利要求5所述的一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于：频域方面对原始SEMG信号进行快速傅里叶变换，得到信号的频率分量和幅度信息，设得到用户表面肌电信号的功率谱密度为PSD(f)，并采用用相关信息中值频率MF、平均功率频率MPF中这两个指标刻画用户SEMG频谱或功率谱的特征：

1)中值频率MF： 中值频率是指将肌电信号的功率谱密度函数

PSD分为两个相等面积部分的频率；

2)平均功率频率MPF， 代表了肌电信号功率在频率轴上的平均分布位置。

7.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于：步骤c中的多方面筛查具体为：

1)肌力筛查：获取盆底肌收缩力量的数据，通过获取用户在完成指定过程中平均绝对值MAV、均方根RMS、积分肌电值iEMG三个指标来体现；

平均绝对值MAV反映平均收缩力，均方根RMS凸显能量释放强度，积分肌电值iEMG呈现电活动总量；并对比同年龄段、同性别人群大样本统计生成的正常肌力区间，若患者实测平均绝对值MAV、均方根RMS低于下限，且积分肌电值iEMG偏小，提示盆底肌收缩力量严重不足；

2)肌耐力筛查：通过用户运动中产生中值频率MF、平均功率频率MPF指标来评价；若中值频率MF缓降、平均功率频率MPF平稳，则认定是健康盆底肌长时间收缩；若MF陡降、MPF大幅偏移，则认定耐力欠佳时；

3)反应速度筛查：通过将最大峰值时间t1作为依据；设定正常阈值，若远超阈值，则提示神经传导、肌肉激活异常；

4)协调性筛查：通过观察参数来判断盆底肌的协调性，参数包括肌电信号的波形、频率和幅值；

正常情况下，盆底肌协同收缩时，对应不同电极位置的各个通道记录到的肌电信号的起始时间、峰值时间和结束时间应该相对同步，若出现某一通道信号明显延迟或者提前，则表示该通道所对应的盆底肌与其他通道所对应的盆底肌协调性不佳；

5)疲劳性筛查：综合时域、频域全程指标变化以实现疲劳性筛查；时域通过观察中平均绝对值MAV、均方根RMS、积分肌电值iEMG衰减斜率，频域通过观察中值频率MF、平均功率频率MPF漂移方向、速度；若指标线性进行缓和衰减，则为正常盆底肌疲劳渐进，若标线性呈指数式骤降则表示异常疲劳。

8.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于：步骤d具体包括：综合多维度筛查详实结果，以实现紧密融合用户关键信息，关键信息包括年龄、BMI、心理健康状态，系统生成盆底肌状态报告，报告包括用户基础信息、各指标实测值、与预期指标对比详情、健康评级，并配合有直观图表；健康评级细分多级，且从“优秀”到“重度异常”以对应盆底肌功能层级。

9.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的盆底肌早期筛查训练方法，其特征在于：步骤d中所述恢复训练指导包括凯格尔运动、盆底肌瑜伽；

所述盆底肌无创检测设备还包括与信号处理模块通信连接的语音模块、图形模块、动态捕捉模块、红外感应模块，通过系统中的语音模块、图形模块、动态捕捉模块、红外感应模块联合，实现语音、图像上实时提示实现恢复训练指导的动作精准度反馈。