基于子带频谱墒算法检测表面肌电信号肌肉疲劳性

发布时间：2024-12-21 05:20

　　 目的:针对传统检测肌肉疲劳方法灵敏度较差问题,提出按肌肉收缩区分割表面肌电信号。该方法考虑到肌肉动态收缩时肌肉发力、形状等因素影响特征参数平均功率频率的表征效果,因此,在分割表面肌电信号上以肌肉收缩区的个数作为单位,摒弃以时间作为单位的传统分割。方法:采用单参数结合双阈值的方法判断肌肉收缩区起、止点。利用肌肉动态收缩区特征参数平均功率频率的灵敏度波动比表征肌肉疲劳的灵敏度。表面肌电信号采集设备品牌为NORAXON、型号为MR3.6版本,程序设计采用MATLAB编程。结果与结论:仿真结果证明与传统定长分割方法相比,该方法检测肌肉疲劳具有较高的灵敏度和较好的表征性。

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本文编号：4018466