1.一种基于熵的康复训练和评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：初始化训练任务的参数、运动系统输出生理信号的熵变化规则以及运动系统输出生理信号的熵的误差允许范围；
步骤2：采集患者在执行训练任务中运动系统输出的生理信号；
步骤3：根据步骤2中的输出生理信号获取输出生理信号的熵值；
步骤4：判断步骤3中的熵值是否满足熵变化规则和/或熵的误差允许范围；若是，执行步骤5，若否执行步骤6；
步骤5：判定训练任务设置合理，重复步骤2至4直至达到预设的训练任务完成次数；
步骤6：根据步骤3中的熵值偏离熵变化规则和/或熵的误差允许范围的程度，调整步骤1中的训练任务的参数，再执行步骤2至4。
2.根据权利要求1所述的基于熵的康复训练和评估方法，其特征在于，
由统计正常值和统计患者异常值确定运动系统输出生理信号的熵变化规则以及运动系统输出生理信号的熵的误差允许范围。
3.根据权利要求1所述的基于熵的康复训练和评估方法，其特征在于，所述的熵变化规则可以为保持恒定或者逐渐增大。
4.根据权利要求3所述的基于熵的康复训练和评估方法，其特征在于，采集的生理信号可以是人体的电生理学或者运动学或者力学信号。
5.根据权利要求1至4任一所述的基于熵的康复训练和评估方法，其特征在于，所述的根据步骤2中的输出生理信号获取输出生理信号的熵值的步骤，具体为：
输出生理信号的熵值可以通过香农熵或者近似熵或者样本熵或者模糊近似熵或者分布近似熵计算获取。
6.一种用于实现权利要求1至5任一所述的方法的基于熵的康复训练和评估系统，其特征在于，包括：
参数设置模块，用于初始化训练任务的参数、运动系统输出生理信号的熵变化规则以及运动系统输出生理信号的熵的误差允许范围；
信号采集模块，用于从外设的信号采集装置中采集患者在执行训练任务中运动系统输出的生理信号；
熵值计算模块，用于根据信号采集模块采集的输出生理信号获取输出生理信号的熵值；
误差判断模块，用于判断熵值计算模块得到的熵值是否满足熵变化规则和/或熵的误差允许范围；
训练任务合理性判断和修正模块，用于在误差判断模块的判断结果为是时，判定训练任务设置合理，控制信号采集模块和熵值计算模块在后续训练过程中采集信号和计算熵值直至达到预设的训练次数；或用于在误差判断模块的判断结果为否时，根据熵值偏离熵变化规则和/或熵的误差允许范围的程度，修改训练任务的参数，并控制信号采集模块和熵值计算模块运行。
7.一种基于熵的康复训练和评估装置，其特征在于，包括上位机以及与上位机相连的信号采集装置，所述的上位机设有如上述的基于熵的康复训练和评估系统；所述的信号采集装置用于得到患者在执行训练任务中运动系统输出的生理信号。