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c

3<

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