El reconocimiento del movimiento de las extremidades inferiores utilizando electromiografía de superficie (EMG) mejora la interacción humano-computadora para prótesis inteligentes. Este estudio propone un esquema basado en electromiografía de superficie (EMG) para el reconocimiento del movimiento de las extremidades inferiores con el fin de mejorar la interacción humano-computadora en prótesis inteligentes. Abordando la pérdida de información de fase en los métodos existentes, el enfoque combina la concentración de energía de la S-transformada y el análisis de fusión multicanal. Se analizaron señales de EMG de seis músculos de las extremidades inferiores de 10 sujetos realizando cuatro movimientos (caminar en plano, ascenso de escaleras, descenso de escaleras y cruce de obstáculos). El análisis de correlación identificó los músculos más relevantes y menos correlacionados, optimizando la calidad de la señal. Utilizando máquinas de soporte vectorial (SVM), se evaluó la precisión del reconocimiento de movimiento para señales de un solo canal y multicanal. Los resultados indicaron que los músculos semitendinoso y recto femoral lograron una precisión del 80.71% con características simples de tiempo-frecuencia, mientras que el gastrocnemio medial y el recto femoral alcanzaron una precisión del 93.70% con concentración de energía de la S-transformada. La fusión multicanal (recto femoral, bíceps femoral y gastrocnemio medial) basada en la S-transformada logró más del 96% de precisión, demostrando un rendimiento de reconocimiento superior y potencial para mejorar la interacción adaptativa humano-robot en el control de prótesis.