肌电疲劳阈_EMG_FT_研究进展

合集下载

肌肉疲劳的sEMG时频分析技术及其在工效学中的应用_王笃明

肌肉疲劳的sEMG时频分析技术及其在工效学中的应用＊王笃明,王　健,葛列众(浙江大学心理学系,浙江杭州310028)摘要:表面肌电技术作为一种无损伤的实时测量方法,能够客观地反映肌肉活动水平和功能状态。

本文主要对工效学中有关肌肉疲劳的sEM G现场评价技术发展过程中几种主要时频技术,尤其是幅频联合分析(joint analy sis of EMG spectrum and am plitude,JASA)技术做了简要介绍和初步分析与评价。

同时也对sEMG的信号分析方法、sEMG现场评价技术发展的必要性进行了简单解释。

关键词:表面肌电图;工效学;肌肉疲劳;时频分析技术中图分类号:TB18;R857.11 文献标识码:A 文章编号:1002-0837(2003)05-0387-04sEMG Time-frequency Analysis Techniques for Evaluation of Muscle Fatigue and It's Application in Er-gonomic Studies.WANG Du-ming,WANG Jian,GE Lie-zhong.Space Medicine&Medical Engineering, 203,16(5):387～390A bstract:As a non-invasive on-line measurement,sEMG can reflect the status of muscle activity and muscle function accurately and objectively.Some sEMG Time-frequency analysis techniques,especially the JASA (joint analysis of EMG spectrum and amplitude)analy sis,fo r evaluation of muscle fatigue in ergonomics and occupational field studies are introduced and evaluated in this paper.The sEMG sig nal analysis and the ne-cessity for developing sEMG analy sis techniques for field use in ergonomics are also briefly discussed. Key words:surface electromyog raphy(sEMG);ergonomics;muscle fatigue;time-frequency analysis tech-niquesAddress reprint requests to:WANG Du-ming.Psy chology Department,Zhejiang University,Hangzhou 310028,China 以肌肉活动为主要负荷形式的体力负荷评价是工效学中提高人-机-环境系统可靠性以及人机系统优化设计的重要研究内容。

基于表面肌电的工人上肢肌肉疲劳试验研究

基于表面肌电的工人上肢肌肉疲劳试验研究王越;刘洋;徐明伟【摘要】当人体进入疲劳状态时,表面肌电信号会发生相应的变化.为了探讨工人在持续上肢作业时肌肉疲劳对人体肌电信号的影响,针对疲劳与肌电信号的关系提出评价肌肉疲劳的数学模型,选取10名健康受试者进行机械操作与重物搬举作业.同时,使用表面肌电测试分析仪对肌电信号进行实时监测,采用方差分析、t检验和非线性拟合方法对疲劳与肌电信号的关系进行分析.结果表明,肌电信号的波动程度对生理疲劳有显著变化,上肢肌肉疲劳程度越重,其肌电信号恢复至正常值越久.非线性拟合结果显示,上肢肌肉疲劳的发展趋势呈现出“S型”的趋势.据此提出,疲劳失稳期前让受试者休息,可以减缓或延迟生理疲劳的发生.【期刊名称】《华北科技学院学报》【年(卷),期】2019(016)001【总页数】5页(P98-102)【关键词】表面肌电;上肢肌肉;工人;疲劳监测;试验对比【作者】王越;刘洋;徐明伟【作者单位】华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201;华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201;北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】R135随着机械化技术的发展，很多工业作业已经由自动化机器来完成。

然而，由于机器不具备人所有的灵活性，仍有一些机械操作和重物装卸作业需要工人手工完成，特别是一些繁重的移动、提拉、搬举等任务，而不适当的作业会引起工人不适、疲劳甚至受伤。

国内研究报道，我国职业性慢性肌肉骨骼疾患率已达到64%[1]。

如果工人在作业中伴有疲劳的机体状态，会埋下事故隐患，引发安全生产事故。

我国近三十年间重特大事故统计数据显示，人因事故占重特大事故总数的96.5%以上[2]。

因此，作业过程中对工人完成任务中的不适和疲劳进行评估和改进，对于降低职业危害风险、改进操作管理具有重要作用。

表面肌电(Electromyography，EMG)信号是一种生物电时间序列信号，能够通过表面电极引导的神经肌肉活动产生，它由人体神经运动控制系统和影响肌肉生物电活动的理化因素共同影响，通过肌电信号研究肌肉疲劳是人机工程研究的主要方法[3，4]。

肌电疲劳阈_EMG_FT_研究进展

收稿日期:2000Ο10Ο31作者简介:邴强(1975-),男,山东莱芜人,浙江大学生命科学学院硕士研究生.文章编号:1004Ο3624(2001)01Ο0049Ο03・运动医学・肌电疲劳阈(EM G F T )研究进展邴　强,王　健,楼珍芳(浙江大学生命科学学院,浙江杭州　310028)摘要:EM G FT 作为反映肌肉疲劳阈的一项指标,具有客观性、可靠性和非损伤性等特点,在人体肌肉功能评价方面具有重要实用价值。

本文对EM G FT 检测方法及其最新研究进展作一综述。

关键词:肌电疲劳阈;测定方法;效度研究中图分类号:G 804.7 文献标识码:AThe research progress of EMG FTB IN Qiang ,WAN G Jian ,LOU Zheng Οfang(Life science college of Zhejiang university ,Hangzhou 310028,China )Abstract :As a new method to reflect muscle fatigue ,electromyographic fatigue threshold (EM G FT )has some characters such as objective ,reliable and non Οinvasive and so on.The present study reviews the research of measurement of EM G FT and some research advances.K ey w ords :electromyographic fatigue threshold (EM G FT );measurement ;validity 肌电疲劳阈(Electromyographic Fatigue Thresh 2old ,EM G FT )是指利用表面肌电(sEM G )信号及其分析技术来确定运动肌疲劳阈的方法,与传统的反映疲劳阈的指标如无氧阈(A T )、乳酸阈(L T )、临界功率(CP )等相比,由于sEM G 信号变化与肌肉活动状态与功能状态之间存在较好的关联且sEM G 信号的获取与分析具有实时性、客观性、敏感性等特点,故EM G FT 已成为众多研究中的热点之一。

肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望_王健

文章编号:100229826(2003)022*******中国体育科技2003年(第39卷)第2期CH I NA SPOR T SC IEN CE AND T ECHNOLO GY V o l.39.N o .2,2003肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望The Research and Prospects on sE M G Signa lCharacter istics of M uscular Fa tigue王　健1,刘加海2W AN G J ian 1,L I U J ia 2hai2摘　要:肌肉疲劳通常是指肌肉运动系统最大作功能力或者最大收缩能力的暂时下降,sE M G信号可以在一定程度上反映肌肉收缩功能的变化,其检测具有非损伤性、实际性、多靶点测量等优点。

多年来,应用sE M G 信号分析评价肌肉疲劳的应用性研究主要集中在线性的时、频分析两个领域,主要的研究包括肌肉活动和肌肉疲劳的sE M G 信号维数、复杂度、熵变化规律和特点等,认为肌肉疲劳至少存在两类作用机制,即外周机制和中枢机制。

关键词:肌肉;运动性疲劳;肌电信号;展望Abstract :M uscular fatigue refers to tempo rary decline of m axi m al pow er ability o r contractive ability fo r m uscle movem ent system .T he Signal of sE M G can reflect the change of m uscular fa 2tigue at certain extent .T he test has the characters of non -dam age and p racticably .In m any years ,the app licati on of signal of sE M S on evaluati on of m uscular fatigue m ainly focus on tw o aspects of linear ti m e and frequency .It includes the signal of sE M S of m uscular activity ,fa 2tigue .M uscular fatigue m ay exist tw o k inds of functi on m echanis m ,the peri pheral and central m echanis m .Key words :m uscle ;ex ercise f atig ue ;sig nal of sEM S ;p rosp ect中图分类号:G 804.2 文献标识码:A收稿日期:2002207218;　修订日期:2002209225基金项目:国家自然科学基金资助项目(30170447)。

由积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈及其相互关系

由积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈及其相互关系摘要：本文研究了由积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈以及它们之间的关系。

结果表明，无氧阈和疲劳阈之间存在一定的相互关系，且这种关系有一定规律性可被观察出来。

关键词：积分肌电图、无氧阈、疲劳阈、相互关系正文：近年来，积分肌电图由于其可以准确测量肌肉运动性能和衰退过程而受到越来越多的关注。

积分肌电图可以测出两项重要的参数——无氧阈和疲劳阈。

无氧阈表征了肌肉组织的最大耐力，而疲劳阈反映了肌肉的耐力下降的程度。

本文的研究表明，无氧阈和疲劳阈之间存在一定的相互关系，且这种关系有一定规律性可被观察出来：无氧阈的降低意味着疲劳阈的增加，而疲劳阈的降低意味着无氧阈的增加。

我们认为，由积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈具有重要的实际意义，可以为运动员抗疲劳训练提供参考。

由于积分肌电图可以测出无氧阈和疲劳阈，因此可以应用于运动员的抗疲劳训练中。

在具体的训练中，训练者可以根据测得的无氧阈和疲劳阈来选择不同的训练方式来最大化耐力的收益。

例如，如果测得的无氧阈很低，则可以采取轻松式锻炼来提升耐力；而如果测得的疲劳阈很高，则可以采取高强度训练来提升耐力。

此外，测得的无氧阈和疲劳阈还可以帮助训练者判断运动员体能状况是否符合要求或是否有必要更改训练量、训练方式等。

总之，积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈可以用来评估运动员的耐力水平，为运动员抗疲劳训练提供参考依据。

它可以帮助训练者选择合适的训练方式，也可以让训练者对运动员的训练状态有一个更加清晰的认识，从而更好地指导运动员的抗疲劳训练。

此外，积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈还可以为医生提供客观信息，帮助医生评估病人的肌肉功能水平。

在某些情况下，如有遗传性疾病，肌肉功能也会受到影响。

通过积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈，医生可以快速准确地评估病人肌肉功能水平，从而为治疗等提供有效的指导。

另外，积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈也可以用于科学研究中。

比如，可以根据测得的无氧阈和疲劳阈，来分析不同人群的耐力水平差异，从而帮助我们更好地理解耐力的机理。

基于肌电信号数据融合处理的疲劳预测算法研究

基于肌电信号数据融合处理的疲劳预测算法研究随着现代生活的快节奏和高强度工作的增加，人们面临着日益严重的疲劳问题。

疲劳不仅影响个人的健康和幸福，还可能导致工作效率和安全性下降。

因此，研究如何准确预测疲劳状态成为了一个重要的课题。

肌电信号是一种记录肌肉活动的生理信号，它可以反映出人体的疲劳程度。

然而，单一的肌电信号并不能提供足够的信息来准确预测疲劳状态。

因此，本研究采用了数据融合处理方法，将多个肌电信号进行综合分析，提高了疲劳预测的准确性。

首先，我们收集了一组志愿者的肌电信号数据。

然后，通过信号处理算法对数据进行预处理，消除噪声和伪迹，提取出与疲劳相关的特征。

接下来，我们使用机器学习算法对特征进行分类和分析，建立了一个疲劳预测模型。

在模型训练过程中，我们使用了交叉验证方法来评估模型的性能，确保其具有较高的准确性和稳定性。

为了进一步提高预测精度，我们引入了其他生理信号，如心率和皮肤电活动等。

这些信号与疲劳状态有关，通过与肌电信号进行融合处理，可以更全面地了解个体的疲劳程度。

我们使用了多模态数据融合算法，将不同信号的特征进行融合，得到一个更具有代表性和可靠性的疲劳预测结果。

实验结果表明，基于肌电信号数据融合处理的疲劳预测算法在准确性和稳定性方面表现出较好的性能。

与单一肌电信号相比，多模态数据融合处理的方法能够提高疲劳预测的准确性。

这一研究成果对于疲劳监测和预防具有重要的意义，可以帮助人们更好地管理自己的工作和生活，提高工作效率和生活质量。

总之，本研究通过基于肌电信号数据融合处理的方法，提出了一种有效的疲劳预测算法。

这一算法可以为个体的疲劳状态进行准确预测，为疲劳管理和预防提供科学依据。

未来的研究可以进一步完善该算法，并将其应用于实际场景中，以更好地帮助人们管理疲劳问题。

基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计研究

基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计研究基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计研究引言：随着现代社会工作和生活节奏的加快，长时间的工作和运动引起的肌肉疲劳问题越来越突出。

肌肉疲劳不仅会降低工作和运动的效率，还可能导致肌肉受伤等健康问题。

因此，设计一种能够缓解肌肉疲劳的方法变得尤为重要。

表面肌电信号（surface electromyogram, sEMG）是测量人体肌肉电活动的一种非侵入性技术。

通过监测和分析肌肉的电活动，我们可以评估肌肉的疲劳程度，并设计合适的方法来缓解疲劳。

本文旨在探讨使用表面肌电信号技术实现肌肉疲劳缓解的设计研究。

方法：本研究采用了一种用于肌肉疲劳缓解的设计方案，该方案基于表面肌电信号的实时监测和反馈。

具体步骤如下：1. 表面肌电信号采集：使用表面肌电传感器，将传感器粘贴在需要监测的肌肉部位，如前臂的肌肉。

传感器将收集到的肌肉电活动信号转化为数字信号。

2. 肌肉疲劳评估：通过分析采集到的表面肌电信号，可以评估肌肉的疲劳程度。

常见的评估指标包括肌肉收缩力量、肌肉收缩稳定性和肌肉疲劳程度等。

3. 反馈系统设计：基于肌肉疲劳评估结果，设计反馈系统来缓解肌肉疲劳。

反馈系统可以采用声音、震动或其他适当的方式向用户提供肌肉疲劳信息，并给出相应的建议和指导。

4. 肌肉疲劳缓解方法：根据反馈系统的指示，进行适当调整和休息来缓解肌肉疲劳。

例如，可以通过调整工作强度或运动强度，改变姿势或进行放松训练等方式。

结果：通过对一组被试进行实验，我们验证了基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计方案的有效性。

实验结果显示，在使用反馈系统的情况下，被试的肌肉疲劳程度明显降低，工作和运动的效率也有所提升。

此外，被试还表示通过反馈系统获得了更好的工作和运动体验。

讨论：本研究基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计方案在减轻肌肉疲劳方面表现出良好的效果。

然而，仍有一些问题需要进一步研究和改进。

例如，反馈系统的设计可以更加个性化和智能化，根据个体的肌肉状况和工作/运动需求提供精确的建议和指导。

表面肌电图(SEMG)临床应用新进展

➢ 肌肉耐疲劳的不平衡性评估和肌电疲劳阈的评估
肌肉协调性评估
➢ 身体突然失稳时，正常人提供腰椎节段性稳定的多裂肌存在提前激活，而在下腰痛患者中激活时间延迟，提示腰痛患者腰椎稳定性下降
➢ 习惯性踝关节扭伤患者突然失稳时，腓骨长短肌的激活时间较正常人延迟，弹性的肌贴和稳定鞋佩戴等措施可以减少扭伤的发生率[1]，进一步改善踝关节周围肌群的稳定性[2]。
表面肌电图的特点
➢ 无创、实时、客观 ➢ 信号受多因素影响，分析指标多样 ➢ 一定程度反映肌肉疲劳、肌力、肌
肉收缩协调性等特征
表面肌电图常用指标
时域指标
将肌电信号看作时间的函数，用来刻画时间序列信号的振幅特征反映运动单位募集数量的变化，其值与肌肉收缩力有关 ➢ 平均肌电值（average electromyogram，AEMG ） ➢ 积分肌电值(integrated electromyogram，iEMG） ➢ 均方根值（root mean square，RMS）
表面肌电图(SEMG)临床应用新进展
一、SEMG基本知识介绍
肌电图诊断技术
• 肌电图（electromyography，EMG），应用电子学仪器记录肌肉静止或收缩时的电活动，及应用电刺激检查神经、肌肉兴奋及传导功能的方。
• 表面肌电图（surface electromyography，sEMG），又称动态肌电图（dynamic electromyography ,DEMG），是从肌肉表面通过电极引导、记录下来的神经肌肉系统活动时的生物电信号。
频域指标
通过对原始数据做FFT变换，据功率谱密度确定表面肌电信号中不同频段信号分布情况，随肌肉运动至疲劳出现肌电频谱左移，频率下降 ➢ 中位频率值（median frequency，MF） ➢ 平均功率值（mean powe调性指标

表面肌电分析方法及在运动性肌肉疲劳评价中的应用

表面肌电分析方法及在运动性肌肉疲劳评价中的应用作者：潘磊袁守龙来源：《科教导刊·电子版》2020年第05期摘要肌肉运动时会有微小的生物电变化，表面肌电图作为一种无创的检测方法来检测这种生物电变化，运动时肌电图的振幅、频率等指标均会产生相应的变化，而且这些变化与运动过程中肌肉疲劳度存在密切相关性。

随着肌肉疲劳的发生和发展，表面肌电信号的FFT曲线可以发生不同程度的左移现象，并且导致反映频谱曲线特征的MPF和MF产生相应的下降，时域指标随疲劳的出现而产生线性上升，由此sEMG可以对机体运动的疲劳阈值做出准确的检测，肌肉活动诱发肌肉疲劳过程中sEMG信号变化的生理学机制目前学认为与大脑皮层运动中枢的激活水平（Activation）、中枢驱动（Drive）、运动神经原的兴奋发放频率、同步化程度及肌细胞膜动作电位传导速度下降因素的共同作用有关。

关键词表面肌电运动性肌肉疲劳时域频域1运动性肌肉疲劳时sEMG的变化運动性肌肉疲劳是指由运动诱发的神经肌肉系统最大作功能力或者最大随意收缩能力暂时下降的现象，无论是动态还是静态运动，伴随着运动性疲劳的发生表面肌电图信号也会发生相应的改变，大多数研究结果表明从初始态到疲劳态，sEMG时域值在运动至疲劳过程中的总趋势是上升，频率下降，主要表现在iEMG和RMS增大，MPF和MF下降以及功率谱曲线左移。

有研究认为，随着肌肉疲劳的发生和发展，EMG 和RMS 呈线性增加，肌电图疲劳阈（Electromyographic fatigue threshold，EMGFT）是一种旨在检测和判断肌肉负荷强度阈值的实验方法，该方法是建立在不同负荷强度运动时iEMG与运动负荷持续时间（通常为60sec）呈直线性相关的实验事实基础上进行的，通过检测不同强度、维时60sec的运动中主要运动肌iEMG与持续时间关联直线的斜率值，建立负荷强度—斜率关系曲线来进行。

但EMGFT却明显大于临界功率值（169.5€？2.8W ），尽管其间也存在明显的统计关系（0.869）;然而，最近有人对EMGFT方法的准确性却提出另外的看法。

基于sEMG信号的肌肉疲劳分析

基于sEMG信号的肌肉疲劳分析作者：李梦楠王妍来源：《电子技术与软件工程》2018年第06期摘要肌肉疲劳在康复医学领域具有广泛的应用。

本文以康复训练系统为应用背景，研究基于s EMG信号的肌肉疲劳分析。

通过对10名健康受试者的负载递增骑行实验，同步采集了不同肌肉的s EMG信号和通气阈，并分析了不同肌肉的肌电闽。

同时分析了等长收缩和等张收缩对EMG FT测定的影响。

实验结果显示在递增负载骑行运动中，EMG FT的出现要早于通气闽，但两者相差很小，验证了基于EMG FT来分析肌肉疲劳是有效的。

通过对比股外侧肌和竖脊肌的EMG FT，结果显示基于EMG FT的肌肉疲劳分析对同收缩方式的肌肉均具有效果。

EMG FT不受肌肉运动形式限制，在康复训练过程中能够用于防止过度训练引起的肌肉损伤，对于股骨干骨折患者康复训练过程中的疲劳监护具有重要的意义。

【关键词】sEMG 信号肌电疲劳闽值通气阈值康复训练肌肉疲劳近年来，车祸发生率呈逐年递增趋势，造成骨折等外伤就医患者大幅增加。

其中，股骨骨折是最常见的骨折之一。

股骨是人体最长的管状骨，俗称大腿骨，用于支撑人体躯干及骨盆。

对于骨折的治疗，一般采用加压钢板、微创锁定钢板、髓内针等手术治疗方式。

临床上，以上方法均取得了良好的治疗效果。

骨折治疗的后期康复周期相对较长，为了促进患者的快速康复，临床上，患者常采用负载递增的骑行运动进行康复锻炼。

但由于股骨负重量大，且其周围的股四头肌是人体最有力的肌肉群，如果患者运动强度过大或者时间过长，会导致股四头肌肌肉力骤增、体积增大，从而压迫股骨及植入的钢板、钢钉。

如果长时间过度训练，很可能导致植入的钢钉、钢板发生形变，甚至开裂，对患者造成二次伤害。

同时，如果训练强度过小，又不会达到康复训练的效果。

因此，合理的估计股四头肌的运动强度，为患者安排合理的运动量具有非常重要的意义。

肌肉疲劳是描述肌肉运动强度常用的指标之一。

运动性肌肉疲劳是指运动引起肌肉产生最大收缩力量或者最大输出功率暂时性下降的生理现象。

肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望.

文章编号!"##$%&’$()$##*+#$%###,%#,中国体育科技第*第$期$##*年)&卷+-./01234562-/70-710867-.0494:;?*&??$@$##*<=>0=肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望ABCDCECFGHBFIJKGLEMCHNELIEOPQRSTIFUVBFGFHNCGSENSHELWPXE HXUFGYFNSTXC王健"@刘加海$"$%Z10:[\]^@9/_[\]‘]\摘要!肌肉疲劳通常是指肌肉运动系统最大作功能力或者最大收缩能力的暂时下降@a7b:信号可以在一定程度上反映肌肉收缩功能的变化@其检测具有非损伤性c实际性c多靶点测量等优点d多年来@应用a频分析两7b:信号分析评价肌肉疲劳的应用性研究主要集中在线性的时c主要的研究包括肌肉活动和肌肉疲劳的a复杂度c熵变化规律和特点个领域@7b:信号维数c等@认为肌肉疲劳至少存在两类作用机制@即外周机制和中枢机制d关键词!肌肉e运动性疲劳e肌电信号e展望!fgENGFHNbhaih>]jk]l\mhnjnknjal=lnop=j]jqrni>\^n=ko]s\o]>p=tnj]u\>\lq=ji=^lj]il \vn]u\>\lqk=johai>no=vnon^laqalno?6‘n2\m^]>=ka7b:i]^jnk>nill‘ni‘]^mn=kohaih>]jk] %?6wr?/l\mhn]linjl]\^nsln^l‘nlnal‘]al‘ni‘]j]ilnja=k^=^]o]mn]^rpj]il\i]u>q^o]^q@lqn]ja‘n]pp>\i]l\=^=ka\m^]>=ka7b2=^nv]>h]l\=^=kohaih>]jk]l\mhno]\^>qk=iha=^lt =?/@k]apnila=k>\^n]jl\on]^rkjnxhn^iql\^i>hrnal‘na\m^]>=ka7b2=kohaih>]j]il\v\lq]%?bhl\mhnaih>]jk]l\mhno]qns\allt=y\^ra=kkh^il\=^oni‘]^\ao@l‘npnj\p‘nj]>]^rin^lj]>oni‘]^\ao?!e$e!e1zC{|LGJE}~!"#$%$&"’!$()*’+~$’+,)#-(!./0&-!1$"*中图分类号!#,?$:’文献标识码!1,<之间;运动单位活动d信号的振幅和频率特征取决于肌力c:前言肌肉活动是一种复杂的运动@它是由多环节的肌肉运动系统在-02的控制下协调活动实现的d肌肉疲劳通常是指"<该系统最大作功能力或者最大收缩能力的暂时下降;而肌@肉疲劳的测量则是以系统对抗和克服阻力的能力下降为客观依据d研究发现!定量检测肌肉系统最大作功能力的变化虽然可以对该系统的功能状态作出客观和准确的测量@但它不能同时给出相关环节功能状态变化的信息@因而无助于整$<个系统功能状态的系统分析和评价;d这就需要人们在系统的同步化程度等生理性因素和探测电极位置c方向c大小测量性因素的共同作用d在控制良好的条件下@a7b:信号可以在一定的程度上反映肌肉收缩功能的变化@因而在医学c3<人机工程学和体育科学等研究领域有良好的应用价值;d此外@由于a7b:信号是神经肌肉系统活动时生物电活动的总和@因此@探讨信号的变化也有助于从理论上了解该系统的为揭示肌肉活动的神经控制机制提供科学依基本活动规律@据d多年来@应用a7b:信号分析评价肌肉疲劳的应用性研频分析两个领域d时域分析用以刻究主要集中在线性的时c收稿日期!$##$%#2%"’e修订日期!$##$%#&%$3基金项目!国家自然科学基金资助项目)*#"2#,,2+d作者简介!王健)男@吉林蛟河人@教授@工学博士@毕业于山"&("%+@西大学体育系c杭州大学生物系和杭州大学工程心理系现任体育科学与技术研究所副所长@主要国家实验室@从事运动生理学和人类工效学研究@!)#32"+6n>’’$2*"&3)4+@4!)#32"+’’$2*#&(@7%!]so]\>刘加海)男@浙江"&("6q?e"&(#%+@5\]^]‘==i=o?i^t]^m副教授@工学博士@毕业于杭州大学物理系和杭义乌人@州大学工程心理系国家实验室@主要从事运动生理学和计算机科学研究@!)#32"+’’$2*"&3d6n>作者单位!西溪校区+教育学院体育学系@浙江杭州"7浙江大学)西溪校区+计算中心@浙江杭州*"##$’e$7浙江大学)*"##$’7@@"3‘qa\i]>7rhi]l\=^8np]jlon^l8‘n5\]^m_^\vnja\lq"##$’@e$7@.]^m9‘=h*-‘\^]-=ophlnj-n^lnj8‘n5\]^m@"##$’@?_^\vnja\lq.]^m9‘=h*-‘\^]最大作功能力测量以外的其它方面@探索肌肉功能评价的新可靠方法da7b:及其信号分析技术因具有良好的特异性c性和局部性@成为近几十年来研究人员设想解决这一问题的方案之一d=EOPQ信号及其分析方法是将神经肌肉系统活动时的生物电变化在a7b:信号@皮肤表面加以引导c放大c 显示和记录所获得的一维时间序列信号@其检测具有非损伤性c实时性c多靶点测量等优点d而a7b:信号分析则是应用信号分析的理论和方法描述和发现a7b:信号变化规律和特点的手段和方法d通常从肌电图机上获得的a7b:信号是一种原始的一维时间序列信号@表现为一种类似噪声的准随机信号@它是由神经肌肉系统活动的生物电信号和各种噪声信号组成@其中噪声信号主要来自检测仪器c环境电磁干扰c界面运动干扰以及信号的不稳定性@干扰范围介于#低频部分d>(#.9;*<信号峰?峰值a7b:信号具有正的最大9q]p=^=vn指数@约为#信号频率#主频介于3>(###>3##.9@#>"3#.9@<@万方数据,王健刘加海f肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望画时间序列信号的振幅特征!主要包括积分肌电值"#$%&’和均方根值"主要的分析方法是对’*在频域分析方面!(%)获得+!+$%&信号进行快速傅里叶转换",,-’$%&信号的频谱或功率谱!它们可反映+$%&信号在不同频率分量的变化!故能较好地在频率维度上反映+$%&的信号变化特征*为定量刻画+研究人员常采$%&频谱或功率谱的变化特征!用以下.项指标!即平均功率频率"!%/01234/5,5/67/189和中位频率"’!’*%2,%/:#01,5/67/189%,然而!各种肌肉活动条件下的肌电信号往往随着肌肉活动!特别是肌肉收缩力和肌肉疲劳的发展而呈现非稳定信号的变化特征!从而使传统的肌电信号时频分析受到一定的限议*除了%L-H名受试者的)M%N-N!:/J(c$)等通过对.与无氧阈"研究也发现!YGH_Z^Y][’YF?_Y^$%&,-"间无明显统计差异且存在明显相关"从YZ_G[’bH_GH\’!a而支持%L-)M%N-N等的发现*但$%&,-却明显大于尽管其间也存在明显的统计临界功率值"Y=G_Z^Y._F[’!关系"然而!最近有人对$bH_F=G’*a%&,-方法的准确性提出另外的看法*2LJ‘L-等在探讨$%&,-是否能成为预测非疲劳运动强度的方法时发现!虽然$%&,-有较好的但被试者分别以F重复性!ZI;YHHI;YYZI;Y\HI和Y]ZI的$%&,-强度运动至疲劳的功率X疲劳时间曲线却显示!被试者的非疲劳运动强度"维时\HS#HS#1和=1运动的强制*近年来!随着非线性科学在信号分析领域的应用!人们发现+$%&信号具有混沌信号的某些特征!并确认其可能是混沌信号!从而尝试应用非线性信号分析的方法对此进行研究*目前!此领域的工作在国内;外尚处起步阶段!主要的研究包括肌肉活动和肌肉疲劳的+$%&信号分维数;复杂度;熵变化规律和特点等<=><?>!这些研究将为进一步探讨和阐明疲劳过程中肌肉活动的基本规律提供重要的科学依据*@肌肉活动诱发肌肉疲劳过程中的ABCD信号变化静态和动态运动负荷条件下!肌肉疲劳过程中的肌电信号变化规律有所不同*静态运动负荷条件下!绝大部分的研究发现!腰部和四肢肌肉的频域分析指标变化规律性良好!主要表现为%2,或%,随肌肉活动持续时间的延长或肌肉活动次数的增加呈线性规律下降且下降速度主要与负荷的大小或肌肉疲劳程度明显相关!而肌电信号功率谱的总功率或低频E高频比值则相应增加<F><G>*但是!运动强度水平过低"一般情况小于.HI%JK’!理论上将不会产生%2,和%,的任何变化*相反!时域分析指标的研究结果则变化较大!有些受试者呈现线性递增型变化!有些呈现递减型变化!甚至也有人不产生任何明显变化*动态等速运动负荷条件下!多数研究发现!随着肌肉活动次数的增加或活动时间的延长!肌电信号功率谱的总功率增加!但是频域指标变化规律差异较大!持续递增;持续递减和先增后减或者先降后不变等类型的变化在不同肌肉!甚至相同肌肉中均有所报道*在动态信号的时域分析方面!曾有报道认为!随着肌肉疲劳的发生和发展!#$%&和(%)线性增加*%L-)M%N-N等由此建立了所谓的O肌电疲劳阈P"$Q/8R53S93T50UV#8W0R#T7/RV5/+V3Q:!$%&,-’并以此来评价肌肉的工作性能!这是迄今该领域研究的一个热点问题*%L-)M%N-N等设想!如果以#$%&与运动负荷持续时间关系曲线的斜率增大作为肌肉开始出现疲劳的标志!那么!负荷强度X斜率关系曲线的截距大小就可以反映肌肉的抗疲劳能力*%L-)M%N-N等通过对.Y名女大学生受试者的研究发现!受试者在分别完成YZH[;.HH[;.ZH[和\HH[强度维时=H+的踏车运动时!股外肌的积分肌电图值与运动时间呈直线相关!各级运动时#$%&曲线的斜率与负荷强度间呈直线相关!由此可确定$%&,-的负荷功率数为Y=]^]?[!氧当量为Y_\\^H_Z?‘ES#1!该结果与受试者的通气无氧阈值"Y_\G^H_]]‘ES#1’无明显统计差异!且存在明显统计相关"abH_F.\’!因此!作者认为应用+$%&可以对肌体运动的疲劳阈值作出准确的检测<YH>*目前!围绕$%&,-能否准确检测疲劳阈以及$%&,-与无氧阈值和其它一些检测疲万方数据劳阈方法之间的关系的研究存在较大的争度’分别为YZY[和Y.Z[!其数值明显低于$%&,-".=H^YY[和.=.^\.[’!证明$%&,-不能准确预测非疲劳运动强度<YY>d为进一步探讨应用+$%&预测疲劳阈的可靠性!eNM)e等对股四头肌不同成份在$ %&,-实验中的变化进行了深入研究!eNM)e等设想!由于肌纤维类型的差异!不同部分的股四头肌在相同运动负荷时的#$%&将有所不同!而最大的非疲劳运动强度将由最低的$%&,-的肌肉来决定!为此!eNM)e等在实验中同步对股外肌"J‘’;股直肌"(,’和股内肌"J%’的$%&,-进行测量!结果发现其间存在明显差异"J‘f.]F^\Y[!J%f..\^]\[!(,f..H^\H[’!证明以#$%&预测疲劳阈尚需对被检肌肉亦或电极放置部位进行研究<Y.>*显然!上述有关$%&,-的研究结果仍存在较大争议!原因尚待进一步探讨*以非线性动力学方法探讨疲劳过程中的肌肉力g电关系变化是近年来国内;外+$%&基础和应用研究的最新趋势!这些研究在初步认定+$%&信号具有混沌信号特征的基础上!通过对信号复杂度;分维数和熵等参数的计算!初步获得了运动肌在不同活动水平时的肌电非线性变化规律!从而为肌肉功能评价和假肢控制等基础和应用研究提供了新的信息*例如杨志家等采用相空间分析技术对前臂肱桡肌等长收缩时的肌电信号分析表明f重构相空间维数U取.和\时!肌电信号在重构相空间的轨迹看不出有吸引子的形状d而当计算其关联维数时!在U等于=条件下!关联维数h.基本达到稳定"约为._]]’!说明肌电信号有可能存在吸引子!其分维数约为._]]*进一步计算信号的‘90U313i指数!发现肌电信号确实有正的‘90U313i指数!并且随着迭代次数的增加趋于稳定值!这进一步表明!肌电信号可能是一混沌信号*蔡立羽等对疲劳过程中+$%&信号分维数的研究发现!前臂腕屈肌在持重负荷的疲劳过程中!肌电信号具有分维数且其数值随着肌肉负荷时间的延长呈逐渐增加的趋势<Y\>d此外!他们还以j0+U05k)8V7+R/5算法计算肌电时间序列信号的复杂度!发现其对]种前臂运动的肌电信号有较好的区分度!这一结果对于前臂动作精细分类识别以及进一步实现假肢控制具有重要的现实意义<Y]>*杨健群等用非线性动力学的复杂度;关联时间;关联维数;‘90U313/指数和熵Z个物理量!对一对收缩肌和舒张肌进行分析!发现肌肉舒张时+$%&信号更具随机性!肌肉收缩时更具规律性d另外表明!以上非线性物理量可以用来对肌肉活动进行定量测量<YZ>*,$‘cKc等和[$ll$(等采用非线性(mL"5/875k5/18/6701R#W#80R#31!010Q9+#+’方法研究疲劳过程中的Ih$-"Ih/R/5S#1#+S’变化!发现Ih$-增加可以作为反映肌肉等长负荷疲劳程度的有效指标!并且其有效性优于频域Z中国体育科技\第]第\期UU]ES卷I$%&’指标的!"我们最近的一系列研究还发现)无论是动态#(中枢机制的作用途径和方式目前尚不完全清楚)可能与有研究运动神经原的兴奋发放频率及其同步化程度等有关(表明)不同肌肉在进行最大随意运动时常伴有运动单位放电频率E的下降(另外)直接测定)I!7H79M=4HN494=89<H.!L#Z人体肌肉自运动初期至极度疲劳过程中的!L#Z也发现)其数值由%降至约\水平)初步表明兴奋发放频UU‘aU‘a他率可能是中枢机制的一种(但也有研究不同意这种观点)们认为b而后%I!"#的下降常伴有+!,谱功率值的增加)者可能与已活动的运动单位放电频率增加或额外运动单位的募集有关c不同强度运动所引起的+\I!,频率成份变化也有人发现)低负荷收缩时)与肌力变化无明显相关(此外)而在完成\TV!RQ以上负荷!"#随负荷增大而略有增加)与非疲劳状态相比)疲劳状态下的还是静态运动条件下)2*+!,信号-./0.1345复杂度和671/78975熵值均明显下说明此时神经肌肉系统的生物电活动更趋有序(降)以上有关肌电信号非线性的研究结果表明)肌电信号可肌电信号非线性分析的某些特征指能具有混沌信号的特征)标能够反映肌肉活动的生理学行为及其变化(然而)显而易见的是非线性混沌动力学原理在肌电信号分析中的应用尚就目前报道的研究来看)仅为其中个别分处初期探索阶段)支的应用)如相空间重构:指数和关联维数等(另-;<07=75.外)对于目前研究所发现的信号分维数和计算复杂度变化的在线性指标变化的生理学机制及其意义还缺乏系统的研究(可靠性方面)目前的研究未能达成共识(一些研究认为)无论是时域还是频域分析指标均具有较好的再测重复性)证明它们是反映肌肉疲劳信度良好的指标(但是)也有一些研究认为)肌电信号时频分析的可靠性并不高)除肌肉疲劳外)信号的变化还进一步受电极类型:电极放置位置:电极面积:电极方向:运动点位置:运动单位募集模式:肌肉收缩类型:肌肉长度:肌肉和皮肤温度:肌肉收缩力:肌纤维百分构成:皮下脂肪厚度以及肌肉血液灌流等众多因素的影响(显然)应用肌电信号分析来研究肌肉疲劳问题)应全面考虑和系统控制上述因素的作用(>肌肉活动诱发肌肉疲劳过程中?@AB信号变化的生理学机制肌肉运动诱发肌肉疲劳发生过程中所观察到的*+!,频谱左移现象)目前)认为与中枢和外周两方面因素的共同作用有关)分别被称为中枢和外周机制(CD%中枢机制中枢机制主要是指大脑皮层运动中枢的激活水平EFGH425<H47=I或中枢驱动EJ945.I以及运动神经原的兴奋发放频率及其同步化程度等对肌电信号变化的作用途径和方式(!F2KLJF等采用矩阵电极测量肌纤维传导速度E!M*G1.N4O.9G7=PMGH47=5.17G4H;)!#QRI)分别对%S名男性受试者进行TUV!RQ动态和静态膝关节运动负荷时!#QR和肌电信号!J#变化的关系进行了研究)发现!J#在两种运动负荷条件下均明显下降)但是!#QR 仅在静态运动负荷条件下明显下降)而在动态运动负荷条件下无明显变化)说明!#QR变化并不能完全解释!J#的下降)后者可能进一步与中枢机制的作用有关(6+WX2YZFLW等分别使用*+!,和电刺激对静态运动负荷诱发肌肉疲劳过程中中枢和外周因素的作用进行了定量研究)研究中用以判断神经肌肉接头和肌细胞膜兴奋性的指标是复合肌肉动作电位EQ7/07M=P/M*G1.<GH47=07H.=H4<1)Q!F"I)判断中枢激活水平的指标有中枢激活比值EQ.=H9<1<GH45<H47=9<H47)QFZI:!RQ[强直肌力比值E!RQ[H4H<=4GN79G.9<H47I和4+!,[Q!F"比值(研究发现)当受试者完成维时C/4=的最大静态运动负荷后)!RQ下降到运动初期的\\V)最大电刺激肌力下降到运动初期的]^D]V)与此同时)QFZ由运动初期的UDSC下降到UD^_)!RQ[强直肌力比值由\D]C下降到%D\T)4+!,[Q!F"比值由]D\S下降到UD^C)这些结果证明了中枢作用机制的存在(此外)他们还通过计算得出中枢机制在整个肌肉疲劳中的作用占到\UV)该结果是目前针对中枢机制进行定量评价的惟一一项报道万方数据$%^’(&时)!"#变化也不完全依赖于负荷的大小(CD\外周机制\U世纪^U年代末期)-dWJKXZe!等建立了肌肉疲劳的+!,功率谱数学模型fEgIhij\kEg[lI其中)N为频率)R是动作电位的平均传导速度)KENI代表*+!,功率谱函数)函数,反映引导电极与活动的运动单位之间的关系(由此模型可见)肌细胞膜动作电位传导速度下降是导致肌电功率谱变化的重要因素$%_’(CD\D%代谢性酸中毒肌肉运动时产生的代谢性酸中毒就可能是引起动作电位传导速度下降的重要因素(有关肌肉疲劳时!"#下降与肌乳酸累积呈明显统计负相关的研究)是支持这一观点的主要实验证据(但也有人不同意这种观点)一方面)就生理学:生物化学关于物质跨膜运动研究所获得的理论而言)肌乳酸盐跨膜外流的速率低于‘m)故肌乳酸累积本身难以成为肌细胞代谢性酸中毒的证据c另一方面)有关!"#下降与细胞内0‘变化相关性的研究也不支持上述观点(如YeLdKKeL等采用口服W<‘Qe]造成的碱化与非碱化状态下对_名男性受试者大强度运动负荷时股外肌!"#和肌细胞0‘的变化关系研究发现)运动前碱化组受试者血液0‘值较对照组高UDU_单位c运动时)碱化组肌乳酸累积E]\nT//71[o8湿重I明显大于对照组E%^nC//71[o8湿重I)但两种状态下肌细胞内0‘间却无明显差异)对照组在运动至疲劳时!"#下降约%UD%VnUDSV)而碱化组则下降约%SVn\Vc!"#下降与肌乳酸累积呈直线相关EphUD&_)qrUDU%I)但与细胞内0‘值变化无明显关系$%S’(显然)该实验结果与-dWJKXZe!的观点相矛盾(此外)还有一些研究发现)肌电变化与细胞内酸化失耦联)从而不支持-dWJKXZe!的观点(如sd-+K等发现)磷酸化酶缺乏)不能产生乳酸的肌病患者)运动至疲劳时同样产生+!,频谱左移现象$\U’c!+X3,+Z等通过电刺激离体大鼠膈肌研究发现)动作电位峰值的恢复需要约%/4=)而0‘恢复至静息水平则需%Ut%T/4=(CD\D\钾离子钾离子是肌细胞内的一种重要的阳离子)在维持细胞膜电位的稳定和动作电位大小方面发挥重要作用(大量研究发现并证实b运动性肌肉疲劳过程中)肌肉细胞内钾离子含量减少)而细胞外液钾离子含量增加(体外实验研究表明b当细胞内6m从%_\//71降到%]C//71)肌细胞膜电位就从j^T/R降至jT^/R)说明细胞外高6m可降低动作电位幅王健刘加海/肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望0T2!:[3iU*7*!j3538V7*!j8U+Uj3[)8cdef9G>=JI(<=)*+;>B>HIEIB(@AB<=J(E>E<D>=@@L=>H<DC>E<JA<=JDF=EB>DE<F=(02:!1T TT!PTR/XT.QY:KK)?IDEBFHLFJB>;GL>=@[<=I(<F?FJL01&2:*3j8U*^j^jjGIBI?> E<F=(G<;\IENII=>=>IBF\<DEGBI(G.F?@>=@I?IDEBFHLFJB>;G<DC>E<JAIEGBI(GF?@<=DF??IJINFHI=02:!1TT1!Y X/1.’:K)ABK3;;?,GL(<F?0112:,36_3j53=Ih>H<=>E<F=FCEGII?IDEBFHLFJB>;G<DC>E<JAI02:!1TTX!YS/X&’.X&O:EGBI(GF?@EI(EK)ABK3;;?,GL(<F?01%2:V^U8Vj)?IDEB FHLFJB>;G<DC>E<JAIEGBI(GF?@FCEGI(A;IBC<.02:!D<>?HA(D?I(FCEGIgA>@B<DI;(CIHFB<(K)ABK3;;?,GL(<F?1TT’!S1/1X1.1X Y:蔡立羽!王志中!李凌:肌肉疲劳过程中的表面肌电信号特征研01X2究0康复医学工程!2:%&&&!1’P%R/TQ.T’:K蔡立羽!王志中!张海虹:表面肌电信号的复杂度特征研究001Q22:K航天医学与医学工程!%&&&!1XP%R/1%Q.1%S:杨健群!姚素英!李洁:肌电在手控操纵作业工作负荷评价中的01’2应用0航天医学与医学工程!2:1TTS!1&PYR/Q%’.Q%T:K01Y2!b)aa)Z9_89V*75j*3!b3_8VK*:7=C?AI=DIFC<(F.HIEB<D?F>@<=JF=\<DI;()*+@L=>H<D(>(>((I((I@\L?<=I>B.02:!1TT’!SO/O1Q.O %%:>=@=F=?<=I>BEFF?(KK3;;?,GL(<F?01S2.[)4jaZ3UK3:9I=EB>?>=@;IB<;GIB >?DF=EB<\AE<F=(EFHA(.02:D?IC>E<JAI<=GAH>=(@AB<=J(A(E><=I@H>h<H>?ICCFBEK)ABK!1TTT!O &/’S.YX:3;;?,GL(<F?01O2V3+++*:7=EIB;BIE>E<F=FC)*+(;IDEB>?>?EIB>E<F=(>=@>?.02:!EIB>E<F=<=@IhI(>E(A(E><=I@DF=EB>DE<F=KK3;;?,GL(<F?1TT%!SXPQR/ 1%11.1%1S:01T2:a^U788^U,8ABC>DI)4+;FNIB(;IDEBAH>=@<=EB>HA(DA?>B;V<=GAH>=M>(EA(?>EIB>?<(HA(D?I@AB<=J@L=>H<DIhIBD<(I02:!1TOT!YSP XR/1%Q’.1%QT:KK3;;?,GL(<F?0%&2:0:/b7_)89->E<JAI<=GAH>=HIE>\F?<DHLF;>EGL*27=GAH>=/!:HA(D?IC>E<JAI,GL(<F?FJ<D>?HIDG>=<(H(I@<EI@\LZ,FBEIB:1TO1:%YQ.% O%:::/!>=@KbGI?>=_F=@F=,<EH>=,度!减慢兴奋传导速度!阻断兴奋"收缩耦联#$对未来研究的展望自%&世纪’&年代开始应用()*+信号功率谱分析技术研究肌肉疲劳问题以来!人们对于肌肉疲劳过程中()*+信号的*,取得-和*-变化规律开展了大量的研究工作!但是对于导致上述肌电信号变化的了基本一致的研究结论!生理学原因则难以达成共识#目前的研究认为!至少存在两即外周机制和中枢机制在肌肉疲劳的发生过程类作用机制!中发挥作用!但是对于这两类机制的相对作用的认识还不完未来的研究将在全面而客观地描述肌肉疲劳过程中全清楚#力.电变化关系的基础上!进一步开展对生.电关系!即生理机制的研究#参考文献/ 012:+345)673898;<=>?>=@(A;B>(;<=>?C>DEFB(<=GAH>=HA(D?I02:!%&&1!O1PQR/1S%’.1SOT:C>E<JAIK,GL(<F?FJ<D>?BIM<IN(0%2:0:*3U5,K, GL(<F?FJ<D>?>((I((HI=EFCGAH>=C<E=I((*2V A.!!1TT’:H>=W<=IE<D(9G>H;>< =J=杨志家!赵光宙:肌电信号的相空间分析0生物物理学报!2:0X2K1TTO!1QP%R/%’S.%Y1:0Q2!:9Z3*KZ[38*34+87=EBF@ADE<F=EF(ABC>DII?IDEBFHLF.0:!1TTO:JB>;GL *23=>(;I=;A\?<D>E<F=王健:体育科学!2:%&&&!%&0’2()*+信号分析及其应用研究进展0KPQR/’Y.Y&:蔡立羽!王志中!张海红:基于混沌]分形理论的表面肌电信号非0Y2线性分析0北京生物医学工程!2:%&&&!1TP%R/O%.OY:K王健:动态运动诱发腰部脊竖肌疲劳过程中(0S2)*+信号变化特征中国体育科技!02:%&&1!XSPQR/T.11:K0O2!!:*3447^43-9^44)__‘ab^^5[!cdef)?IDEBFHLF.JB>;G<DHI@<>=CBIgAI=DLDG>=JI(@AB<=J<(FHIEB<DDF=EB>DE<F=FC02:1 TTQ!1TPR/1%%X"1%%T:EGI\>DWIhEI=(FB(EFC>E<JAIK8;<=I kkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkkk全国中文体育报刊馆藏目录m编制完成l本刊讯o浙江大学体育学系资料室P前杭州大学体育系n资料室R在我国体育文献的收藏]整理方面具有优良的传统!是我国体育文献馆藏最丰富的体育专业图书馆之一#由浙江大学体育学系资料室李伟主持编纂的l全国中文体育报刊馆藏目录m以下简称l目录m近期完成!该l目录m对浙江大学PR 体育学系收藏的自%以来的中文体育报刊&世纪初P1T&T年R文献进行了目录编制#目录m收录的体育期刊资料在内容和性质上可划分为Ol类!即1综合性学术刊物/主要刊登学术论文]研究报告等原始R文献!具有较强的学术性和技术性!如中国体育科学学会会刊体育科学m杂志等p综合性运动技术刊物/主要刊登运动训练l%R的理论]方法]技术等方面的文章!如国家体育总局体育科研所中国体育科技m 杂志等p体育基础学科理论刊物/指各编辑的lXR学科的学科理论刊物!如l中国运动医学杂志m等p专项运动技QR术刊物/分别以某一个运动项目]某一学科为内容!报道各种活刊登有关技术]战术的文章等!包括/术科动训练和比赛的情况!类P田径]足球]游泳等R武术类P中华武术]武林R气功及养生]]棋类P象棋]围棋]桥牌R等p体育教育类刊物/主要与健康类]’R刊登学校体育研究与教学方面的文章!如l中国学校体育m等pYR体育普及性刊物/刊登体育政策性的文章]普及体育知识!如l新体育m等p体育动态性刊物/主要提供国内外体育运动发展的SR趋势和动向!供学习和研究时参考等!如l国外体育动态m国外]l等p体育文献检索类刊物/一般有提录和文摘两种!体育产业mOR如l体育科技文献通报m等#报纸是以刊登新闻为主或以反映某一学科为主的面向公众]定期连续发行的出版物#收藏的体育报纸!如综合类的l中国体育报m东方体育日报m等!专业类的l足]l球报m等!时段类的l奥运特刊m亚运快报m等及摘报]球报m]l]l周报]会刊]专刊]号外]特刊等报纸#l目录m的收录年代跨度为内部出版的不同历史时期1T&Tq%&&%年#内容包括公开出版]的中国中文体育报纸和期刊!其中期刊类S报纸类TX&种!Y种#目录m收录的文献资料为中文报刊!其著录索引顺序采l用了按汉语拼音字母序号排列#著录结构遵循的规则/顺序报刊名]编辑出版]出版地]注释和馆藏#报刊名以出版发号]行时的名称为准#当r报刊名s与r出版单位s一致时!仅注r报刊名s出版单位s省略!否则!报刊名s与r出版单位s一并!rr报刊名发生变更!在r注释s中说明#若编辑和出版单位注出#为同一单位!仅著录编辑单位!如有不同!则编者在前]出版编辑出版机构的变更以及出版者在后著录#报刊名的变化]情况!在注释中加以说明#萧梅玫RP万方数据。

实验四肌电信号的肌肉疲劳估计

实验四肌电信号的肌肉疲劳估计肌肉在持续的收缩过程中,会逐渐进入疲劳状态,肌肉疲劳特性的研究在康复医学、运动医学领域具有重要作用。

肌电信号(electromyogram ,EMG) 是从人体骨骼肌表面通过电极记录下来的神经肌肉活动时发放的生物电信号,它反映了神经、肌肉的功能状态,因此通过EMG研究肌肉疲劳是一个有效途径。

已有许多研究发现,在疲劳过程中EMG信号会出现幅度增长,功率谱朝低频方向移动等现象。

这些效应是由于神经传导速率的变化所引起的,会对肌电假肢的控制以及运动力量的估测等造成不利影响。

因此对肌肉疲劳的检测以及疲劳程度的度量显得非常必要。

本文通过实验采集到实验者的肌电信号，对其进行了预处理，并且定量分析估计了肌肉疲劳的过程。

1.EMG的采集本实验采用生理信号采集仪MP150采集肌电信号的。

表面电极使用一次性电极，型号为LT-301，材料为Ag/AgCl。

采样频率2KHz，放大倍数500倍。

实验者均采用坐姿，在上臂的肱三头肌，肘肌，肱二头肌，肱桡肌(肱二头肌、肱桡肌分别是屈肘动作的主动肌和协同肌；肱三头肌、肘肌分别是伸肘动作的主动肌和协同肌)上分别贴上表面电极。

肘部动作的起始位置设置在裤缝线处，手臂尽量与水平面垂直。

动作的终止位置大约在水平位置。

先屈肘后伸肘。

实验者不间断均匀重复举重为5.5kg的哑铃，感到疲劳时记录疲劳前举重次数，然后重复举重直到肌肉无力举起为止。

EMG是一种非常复杂的信号，信号本身非常微弱，稳定性较差，随机性很强。

因此信号检测时需要注意以下相关事项：①电极位置：电极所在位置应受其他肌肉串扰的影响最小。

检测电极应置于肌腹的中间，尽量离其他肌肉足够远；电极对的方向应与肌梭方向平行。

参考电极尽可能置于肌肉最少的地方。

②检测电极对的距离：检测电极间隔的距离越大，拾取的信号越广越深，信号的幅值也越大，因此为了保证测量的可比性，每次测量时电极间隔的距离应固定。

③皮肤阻抗：人体皮肤阻抗高达10~100 kΩ/cm2，变化范围很大。

基于皮电和肌电的驾驶疲劳判别阈值研究

科技风2021年2月理论研究DOI：10.19392/ki.1671-7341.202105081基于皮电和肌电的驾驶疲劳判别阈值研究兰成辉李江天李敏宋战兵武汉理工大学湖北武汉430070摘要：为获得客观而准确的驾驶疲劳判别阈值,基于穿戴设备采集了4小时模拟驾驶过程中的皮电、肌电和脑电信号，通过反应时间和脑电信号区分清醒与疲劳状态，计算不同状态下皮电肌电信号样本熵值，最后绘制ROC曲线确定清醒和疲劳之间的判别阈值。

研究表明：皮电信号样本熵在疲劳状态下低于清醒状态，而肌电信号样本熵在疲劳状态下高于清醒状态，但变化规律不一致,可能与不同疲劳程度有关;皮电信号样本熵阈值为0.0197，准确率为0.91；肌电信号阈值为0.70185,准确率为0.85。

关键词：驾驶疲劳;皮电；肌电；阈值;样本熵目前,驾驶疲劳检测研究主要分以下三类:基于驾驶员行为特征的研究⑴、基于车辆行为特征的研究*2+以及基于驾驶员生理参数的研究⑶。

鉴于前两类研究容易受光照和路况等环境因素影响,例如视野正面光照强烈时,驾驶员会眯眼、注视方向会偏移，车辆行为特征在拥挤的城市路段行驶和通畅的郊区路段行驶本身就存在差别，都会对疲劳驾驶产生干扰,而驾驶员生理信号能很好的避开上述环境因素造成的影响，因此本研究选择从生理参数方面探索驾驶疲劳发展规律,以及检测驾驶疲劳的方法。

1实验设计与设备本研究招募了12名被试进行了4小时高速单调路况下模拟驾驶实验，应用Bio-Radio无线生理检测仪实时动态追踪和采集生理信号皮电肌电的变化规律及疲劳发生的过程，并利用NE无线脑电仪采集实时脑电信号，通过实验过程中对被试者应对刺激信号的反应时间以及被试者脑电信号的分析,对长时间驾驶过程中的疲劳段与清醒段进行划分，然后利用能够表征时间序列复杂程度的样本熵算法提取清醒和疲劳之间的判别指标,最后通过制作ROC曲线确定清醒和疲劳之间的判别阈值,实现驾驶疲劳的实时检测。

2生理信号预处理与分析2.1疲劳状态的观测与描述本文结合脑电和反应时间观测疲劳。

肌电图的数据分析

肌电图的数据分析摘要肌电图是肌肉生物电活动的记录，与其他生物电一样，肌电也是一种有规律的生物电现象。

肌电的测量可以对疾病进行辅助检查。

应用体表电机记录肌肉静止或收缩时的电活动。

通过此检查可以确定周围神经、神经元、神经肌肉接头及肌肉本身的功能状态。

而当运动单位发生各种病理变化时，会出现异常肌电图波形，所以常用肌电图来判断神经肌肉功能是否正常以及确定神经肌肉疾病发生的部位、性质和病变程度等。

现如今，肌电图已经成为神经肌肉病变的主要临床诊断工具。

所以学习如何采集肌电信号，处理以及分析肌电信号就显得尤为重要。

本篇文章主要介绍了肌电信号收集后的数据处理，处理的方法主要应用了整流，平滑，滤波等，着重进行了频域和时域的分析，其中以股二头肌，股三头肌和肱桡肌为例。

临床上常用表面肌电图对肌肉的疲劳进行研究，最常用的是频频域分析和时域分析。

这里对数据处理所用的软件是MR3，MR3可以自动对数据进行处理，生成需要的报告，因此本文的内容在于对生成图形的分析。

由于条件的限制没有患者的案例，所以选取的数据来自正常人做弯举10kg的哑铃，肩关节不动，保持肘关节90°角，直到手臂有酸痛的现象，然后放下哑铃，将波形记录在电脑中。

关键词：表面肌电信号；频域分析；时域分析；MR3；整流；平滑；滤波表面肌电图作为一种无创检测方法已得到广泛的应用，可以说它的存在使得康复更加具有可操作性和普遍性。

对于一些肢体有残疾的人来说，他的患侧到底达到什么程度才可以说他完全康复，原来依靠主观意识，这在一定的程度上存在着随机性和偶然性，但是肌电图的存在，使得康复程度可以量化，对于康复医师来说可以减少很多的困难，让他们的康复更加具有针对性和方向性。

肌肉最基本的功能就是兴奋和收缩，所以在测量的过程中主要让被测者进行屈伸运动，这样可以进行肌电信号的采集，其他的功能也可以，但是对于体表电机来说，所测得的数据会太杂乱，本身体表电机的测量就具有许多的干扰因素，所以要尽可能的避免干扰，这就是选择收缩功能的主要原因。

肌电疲劳阈与通气无氧阈和肌肉疲劳指数的关系

The Relationship of Electromyographic Fatigue Threshold with Ventilation Anaerobic Threshold and
Muscle Fatigue Index
作者：陈珂[1];吴飞[2]
作者机构： [1]浙江传媒学院公体部,浙江杭州310018;[2]浙江体育职业技术学院科医处,浙
江杭州311231
出版物刊名：浙江体育科学
页码： 125-128页
主题词：肌电疲劳阈;通气无氧阈;肌肉疲劳指数;检出率
摘要：对12名被试的肌电疲劳阈（EMGFT）与通气无氧阈（VAT）和肌肉疲劳指数之间的关系进行研究。

发现肌电疲劳阈的检出率非常低，且与通气无氧阈和肌肉疲劳指数之间并无相关。

此外股内侧肌（VM）、股直肌（RF）、股外侧肌（VL）的肌电疲劳阈之间没有显著差异。

研究希望通过对肌电疲劳阈低检出率这一现象进行解释，为以后改进肌电疲劳阈的检测方法打下基础。

表面肌电信号检测电路的实时肌肉活动监测与疲劳评估策略

表面肌电信号检测电路的实时肌肉活动监测与疲劳评估策略肌肉活动的实时监测和疲劳评估对于运动训练、康复医学、人机交互等领域具有重要意义。

而表面肌电信号（sEMG）作为一种非侵入性检测方法，广泛应用于肌肉活动的监测和分析。

本文将介绍表面肌电信号检测电路的原理和实时肌肉活动监测与疲劳评估的策略。

一、表面肌电信号检测电路的原理表面肌电信号是通过将肌肉表面的电活动转化为电信号来实现监测的。

表面肌电信号检测电路的主要组成包括电极贴片、前置放大器、滤波器、采样电路和模数转换器等。

1. 电极贴片：电极贴片是将电信号从肌肉表面转导到电路的关键部件。

它通常由导电材料制成，能够良好地与肌肉表面接触，提供良好的信号传导性能。

2. 前置放大器：前置放大器用于将电极传输过来的微弱信号放大，以便后续的信号处理和分析。

前置放大器需要具备低噪声、高增益和宽带的特点，以提高信号质量。

3. 滤波器：滤波器用于去除电信号中的噪声干扰和不相关的信号成分。

根据需要，可以设置不同的滤波器来实现不同频段的信号检测和分析。

4. 采样电路：采样电路用于对放大后的信号进行采样，将模拟信号转化为数字信号。

通常采用的采样率为200-1000 Hz，以保证对信号进行高精度的还原。

5. 模数转换器：模数转换器用于将采样得到的模拟信号转化为数字信号。

通过模数转换器，可以将信号用数字形式进行存储和处理。

二、实时肌肉活动监测策略基于表面肌电信号的实时肌肉活动监测是通过采集和分析肌肉电信号来实现的。

其主要步骤包括信号采集、信号处理和特征提取等。

1. 信号采集：信号采集是通过表面肌电信号检测电路对肌肉电活动进行采集。

通过在肌肉表面粘贴电极贴片并将其与检测电路相连，可以实时地对肌肉电活动进行监测。

采集到的信号可以通过模数转换器转化为数字信号，以便后续的处理和分析。

2. 信号处理：信号处理是对采集到的信号进行去噪、滤波和增益调整等预处理操作。

去噪和滤波可以去除信号中的噪声干扰和不相关的信号成分，使得信号更加清晰和准确。

基于肌动图(MMG)与肌电图(EMG)信号的假肢控制系统研究的开题报告

基于肌动图(MMG)与肌电图(EMG)信号的假肢控制系统研究的开题报告一、研究背景截肢是不可逆的身体损伤，影响了生活质量和自我价值感。

因此，假肢的研究和发展变得尤为重要。

当前，一些先进的假肢已经可以完成基本的动作，但需要在肢体残留的肌肉上贴上肌电电极以控制动作。

然而，肌电信号（EMG）受到干扰、调节困难和精细度低的问题，这限制了假肢的可靠性和使用率。

相比之下，肌动图（MMG）信号可能是一个更好的候选信号。

MMG 信号可以测量肌肉活动的微小振动并反映重力变化，且相比EMG信号，具有更好的信号噪声比和更小的局限性。

因此，本项目旨在结合MMG信号和EMG信号来设计一种有效的假肢控制系统。

二、研究目的本研究旨在设计和实现一种基于MMG和EMG信号的假肢控制系统，从而使假肢的控制更加精确和可靠。

本系统预计将使用机器学习技术来对数据进行分析和处理，以实现对假肢的更加准确控制。

三、研究内容1. 设计一个基于MMG和EMG信号的假肢控制系统。

2. 使用机器学习技术对数据进行训练和分类，以实现对假肢的更加准确控制。

3. 对系统进行实验测试，验证其控制效果。

四、研究方法1. 首先，我们将使用传感器采集MMG和EMG信号。

2. 其次，我们将使用机器学习算法对数据进行分析和处理，以实现对假肢的准确控制。

3. 最后，我们将进行实验测试，验证系统的控制效果。

五、预期成果和意义预计本研究将有如下成果和意义：1. 实现一种基于MMG和EMG信号的假肢控制系统。

2. 实现对假肢的准确控制。

3. 提高人们生活质量并增强残疾人群体的自我价值感。

4. 为未来开发更加智能的假肢控制系统提供参考。

六、研究计划1. 第一年：设计和制作假肢控制系统，并进行信号采集和处理的实验。

2. 第二年：采用机器学习技术开发系统的控制算法，并进行算法的训练和优化。

3. 第三年：对系统进行集成和测试，并评估系统的控制效果。

4. 第四年：总结和发布研究成果，并撰写论文。