Las señales de electromiografía de superficie (sEMG) se utilizan extensamente en el estudio de la locomoción de las extremidades inferiores, capturando y extrayendo información de varios músculos de las extremidades inferiores como entrada para prótesis motorizadas. Muchos amputados transfemorales tienen sus extremidades inferiores completamente removidas por debajo de la rodilla debido a enfermedades, accidentes o traumas. Los pacientes solo tienen los músculos del muslo y no pueden utilizar los músculos de la parte inferior de la pierna como fuente de señal para sEMG. Además, usar sensores de sEMG puede causar incomodidad al portador. Por lo tanto, es necesario minimizar el número de sensores mientras se asegura la precisión del reconocimiento. En este documento, proponemos un nuevo marco para seleccionar la posición de los sensores y predecir los ángulos de las articulaciones de acuerdo con las señales de sEMG de los músculos del muslo. Específicamente, se propone un método que utiliza agrupamiento ICA para analizar estadísticamente la similitud entre los músculos. Además, se establece una relación de mapeo entre sEMG y los ángulos de las articulaciones de las extremidades inferiores combinando la red BP y el método de variable de fase, en comparación con el mapeo que utiliza solo redes neuronales. Los resultados muestran que el método propuesto tiene una mayor precisión de estimación en la mayoría de las combinaciones. La mejor combinación de músculos es vasto lateral (VL) + bíceps femoral (BF) + grácil (GC) ( = 0.989, = 0.985). El método propuesto se aplicará a prótesis motorizadas de extremidades inferiores para un control bioeléctrico continuo.