基于幅频联合分析法对肌肉疲劳状态下表面肌电信号时、频域变化规律的研究

目的:通过对肌肉疲劳状态下表面肌电信号(sEMG)的提取,利用幅频联合分析的方法探讨sEMG作为肌肉生理特征信号在疲劳发生过程中的变化规律。方法:5名健康男性左右手臂分别进行一次实验,实验过程中,手臂自然下垂,前臂抬起至水平,与上臂成90°角,前臂上悬挂重量为5 Kg的重物,使肌肉等长收缩8 min,采用英国BIOPAC公司生产的MP150及其肌电采集模块同步记录肌肉的表面肌电信号,使用The MathWorks公司的MATLAB7.0软件,在信号3min、5 min、7 min后各取20 s进行幅频联合分析。结果:sEMG随着肌肉疲劳状态的加剧,信号幅值平均值明显增大,功率谱密度发生变化,平均功率频率(MPF)、中位频率(MF)明显减小。结论:表面肌电信号的幅频联合分析法为进一步深入研究肌肉疲劳状态下表面肌电信号的变化提供了方法支撑和理论依据。

基于JASA的肘关节等长收缩肌肉疲劳评价模型

指在分析肘关节在不同负载下等长收缩肌肉状态变化,提出基于幅频联合分析(JASA)肘部肌肉疲劳评价模型。通过采集6名测试对象在20%、40%、60%最大自主收缩力(MVC)下的肘关节等长收缩的表面肌电信号(sEMG),提取信号时域特征均方根(RMS)和频域特征中位频率(MF),并对其线性回归分析提取特征斜率输入模型进行肌肉疲劳评价。为解决JASA缺少任务过程中的肌肉状态变化趋势信息和不同时间窗口影响疲劳评价结果的问题,提出一种递增时间窗口和一种基于统计学参数P值的最优时间窗口判断方法。实验结果显示,肌肉疲劳期时长和肌肉疲劳速率与负载成正比,中负载下肌肉处于疲劳期的时间占整个任务时间的9%,高负载下占41%。高负载下肌肉疲劳速率是中负载的1.53倍。不同负载下两种特征变化趋势和响应速度表现各异。RMS变化趋势在不同负载中基本一致且响应迅速。中低负载下MF响应缓慢,高负载下MF响应迅速表现出先升后降趋势。该肌肉疲劳评价模型能有效的对三种负载下的肌肉状态进行判断,在预防肌肉疲劳和舒适性评价方面具有良好的前景。

基于sEMG的静态坐姿肩部斜方肌疲劳研究

肩部肌肉疲劳是静态坐姿工作人员中普遍存在的职业健康问题，明确工作人员肩部肌肉出现不同状态的时间有利于预防静态坐姿工作人员肩部疾患的发生。利用表面肌电信号（surface electromyographic，sEMG）实验分析法，对20名无肩部疾患大学生志愿者的斜方肌部分进行无侵入性肩部肌肉信号实时监测。分析中位频率和肌肉电活动水平随时间变化的斜率情况，结合频谱振幅联合分析（JASA）方法确定了工作人员在工作过程中肌力增加，减少，恢复和疲劳四个状态的对应时间。实验表明在整个工作过程中肌力的增加是围绕着其他几类状态反复出现的，工作人员在工作到80—90分钟进入疲劳状态，持续疲劳一段时间后，肌力先增后减，从而发现其可能是造成静态坐姿肩部肌肉疾患的原因之一。

面向地铁低头族的颈部疲劳sEMG-JASA评价模型

随着社会的发展地铁低头族已经在地铁上随处可见,为研究地铁低头族颈部肌肉疲劳与低头时间的变化关系,本文基于幅频联合分析法提出颈部肌肉疲劳评价模型。实验中共招募10名参试人员分别采集其颈部肌肉的表面肌电信号,利用疲劳联合分析模型对不同时间段内颈部肌肉的疲劳程度做出比较。实验结果显示,斜方肌和头夹肌的通道中中位频率值处于下降趋势,而均方根值处于上升趋势,说明肌肉产生疲劳并随着低头使用手机时间的增加颈部肌肉疲劳程度逐渐增加。该实验验证了疲劳评价模型的有效性,模型可对乘客发出疲劳提醒,帮助乘客形成良好的行为习惯,为开发智能穿戴系统提供依据。

远红外面料运动裤缓解下肢运动疲劳的效果

为了探究远红外面料运动裤对运动疲劳的影响,分别选择1条普通运动裤和3条不同远红外面料运动裤,在受试者穿着时测试其肌电信号,分析肌电信号的二维核密度分布判定运动肌肉的状态等级,使用方差分析和样本T检验分析4条运动裤的差异性。结果表明:远红外面料运动裤具有缓解运动疲劳的作用,其作用效果排序依次为远红外锦纶运动裤>远红外涤纶运动裤>远红外腈纶运动裤>普通运动裤;面料成分对肌肉状态等级值有显著影响,运动肌肉对肌肉状态等级值无显著影响;不含远红外面料运动裤与含远红外面料运动裤对缓解运动疲劳存在显著差异;远红外锦纶运动裤与远红外腈纶运动裤对缓解运动疲劳存在显著差异。

sEMG技术在评价运动性疲劳方面的方法及应用

通过文献综述法简要总结了表面肌电技术的原理特点和影响因素 ,介绍了表面肌电图评价疲劳的机理和主要研究方法 ,并对这项技术在评价疲劳领域的前景进行展望。结果说明 ,表面肌电技术因其评价手段的多样性、评价结果的准确性以及安全无创的操作性等诸多优势 ,势必将成为监控运动性疲劳的重要手段 ,在体育科研领域有着广泛的应用前景。