时频谱及非线性时间序列分析在肌电信号分析中的应用

发布时间：2021-12-27 20:19

　　本论文结合肌肉收缩的生理学特点，利用时频分析和非线性分析来处理运动员表面肌电信号，并尝试对运动员的训练水平、竞技状态做出评价。 本论文开篇介绍了肌电信号产生的机理和它在运动生物力学中的作用，介绍了当前表面肌电信号的研究现状，阐明了本文选题的意义和获取短跑运动员以及蝶泳运动员表面肌电信号的试验过程。 针对表面肌电信号的非平稳性，本文引入时频重分配法，通过试验验证了该方法在消除时频交叉项的同时有效地提高了聚集性；又介绍了经验模态分解法的原理和算法，以及Hilbert谱的相关知识。接着联合重分配法和经验模态分解法对短跑运动员表面肌电信号进行时频分析，指出经验模态分解得到的本征模函数可以将肌电信号的有效频段50-150Hz提取出来并反映出慢肌和快肌纤维运动单位的募集情况；提出用“能量比”这一参量来评价短跑运动员的训练水平和竞技状态，还对该方法做出了生理学上的解释。 针对时间序列的非线性检验问题，本论文使用替代数据法来检验运动员表面肌电信号的非线性，试验的结果还表明肱二头肌具有弱非线性，股直肌和股内侧肌具有强非线性，论文从肌肉的生理学角度对该结果进行了解释。接下来阐述了非线性时... 

【文章来源】：中国海洋大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

2腿部肌电信号采集示意图

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谱能够准确反映出该物理过程在空间(或时间)各种尺度上的分布规律，拓展了Hilbert变换对非平稳信号的使用空间。例如，图3.2.1最上端的图是三个线性调频信号相叠加的时间序列，对该信号做EMD分解，其下面的图分别为其EMD分解得到的九个IMF分量和剩余分量。图3.2.2是对原信号和本征模函数imn，imfZ，im仍的重分配处理后的Hilbert时频谱图，它们在频率的表示上均做归一化处理。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3552664