基于表面肌电信号参数的人体上肢运动研究

根据检测得到的右上肢主肌肉群的肌电信号,探讨了人体右上肢主肌肉群的肌肉功能状态和男性与女性之间肌肉功能状态的差别.20位实验者右上肢完成13个基本动作,对三角肌、肱二头肌、肱三头肌、掌长肌和指伸肌五块肌肉进行肌电采集,用SPSS 14.0软件时特征参数平均振幅(AEMG)和积分肌电(IEMG)进行数据处理.结果表明:完成不同的日常生活活动,肌肉的活跃程度存在着一定的相似性和差异性;男性以增强指伸肌和三角肌为主,女性则以掌长肌和三角肌为主.实验数据可为老年人和残疾人康复训练及肌电信号控制提供一定的理论依据和指导作用.     

羽毛球运动员高远球技术动作上肢肌肉肌电分析

为了探讨高校高水平羽毛球运动员在做正、反手高远球技术动作时上肢主要肌肉(三角肌、背阔肌、腹外斜肌、肱二头肌、尺桡肌)的肌力特征。运用美国Delsys公司生产的无线GPS表面肌电测试仪对体育学院羽毛球运动员上肢主要肌肉进行了测试分析。结果表明:1)高远球技术动作参与运动的上肢肌肉发力最早的是三角肌、腹外斜肌和胸大肌,做功最大的是三角肌、肱二头肌和尺桡肌;反手高远球技术动作参与运动的上肢肌肉发力最早的是三角肌和背阔肌、腹外斜肌,做工最大的是三角肌、背阔肌和肱二头肌。2)无论是正手还是反手高远球技术动作,三角肌均为主要发力肌,做功最大,发力时间也最早。     

基于小波变换和K-L展开的单通道表面肌电信号识别

利用单通道表面肌电信号对肘收缩、肘伸直、前臂外旋和前臂内旋四个上肢动作进行了识别.用肌电信号最高频率20倍的过采样率对表面肌电信号进行采样,利用抽取滤波技术将过采样带来的冗余数据去除并保留了过采样带来的低噪声的优点.通过小波变换提取出5个子频带的相对能量与表面肌电信号的总能量一起作为原始的特征向量,然后通过K-L展开将6维的原始特征向量降为2维.通过建立BP网络分别用6维特征向量和2维特征向量对上述的四个动作进行识别.结果显示该方法在减少肌电电极的同时保持了较高的识别率,有很好的识别效果.     

基于表面肌电信号的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳分析

绝缘手套法是配网带电作业的主要作业方式,为获取穿戴绝缘手套的带电作业人员上肢肌肉的疲劳特性及其诱发的肌肉骨骼系统疾患(work-related musculoskeletal disorders,WMSDs)的风险,开展了基于表面肌电信号(surface electromyogra-phy,sEMG)的绝缘手套法带电作业人员上肢肌肉疲劳评估研究.针对配网绝缘手套法的典型作业工况,搭建了绝缘手套法带电作业上肢的sEMG试验平台,采集受试者上肢(右手)各目标肌肉在是否穿戴绝缘手套下的sEMG信号;基于时域特征参数积分肌电值(integrated electromyography,IEMG)、均方根值(root mean square,RMS)及频域特征参数平均功率频率(mean power frequency,MPF)、中位频率(median frequency,MDF)对绝缘手套的上肢肌肉疲劳特征进行评估;基于支持向量机(support vector machine,SVM)构建了带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型.结果表明:穿戴绝缘手套作业时各目标肌肉更容易进入疲劳状态;穿戴绝缘手套作业时,作业人员上肢部位的肱桡肌、肱二头肌、肱三头肌、三角肌的疲劳程度依次递减,与仿真计算的分析结果一致;sEMG时域特征参数IEMG、RMS对作业人员上肢肌肉疲劳的表征效果要优于频域特征参数MPF和MDF;带电作业人员上肢肱桡肌疲劳状态识别模型总体平均准确率为86.56％,能有效识别上肢肱桡肌肌肉疲劳状态.     

射击全过程典型步枪人枪作用特性研究

为研究步枪射击全过程中人枪动态响应特性和规律,采用三维运动捕捉系统、表面肌电测试系统和足底压力测试系统,获得了瞄准和三发点射过程中枪的运动、上肢肌肉和关节角度响应、人枪压力中心和三发点射散布等数据.试验结果表明,枪托过短时,右肘角度变小导致瞄准阶段三角肌中束疲劳,而首发射击准确度下降;右臂与躯干夹角变小使得射击过程中右臂肱二头肌不易发力,肱三头肌补偿发力而稳定性变差,点射散布变差.分析指出,在枪托长度变化下最能反映三发点射散布的特征量为右臂肱三头肌积分肌电值.      

浅谈蝶泳运动员力量训练

由于蝶泳的技术主要集中于躯干、腿及臂三个部分,因此运动员需要加强腰腹、下肢和上肢专项力量训练。通过陆上训练和水中训练的方式增强运动员的腹直肌、斜方肌、背阔肌、三角肌、肱三头肌、肱二头肌、胸大肌及胸小肌等原动肌的力量素质。并且将陆上训练的素质要转变为水中的力量才能提高游泳成绩,相比之下,水中力量训练的效果更直接。     

多分辨率小波变换在表面肌电信号模式识别中的应用

采用一种多分辨率小波变换来进行表面肌电信号的模式识别.该方法选择各个尺度下的小波系数幅值的一对最大最小值作为特征向量,对表面肌电信号作5尺度小波分解.对内旋动作、外旋动作、握拳动作、展拳动作的多尺度分解结果证明,该方法提取的特征信号用于识别时比传统方法的分类精度高.     

基于盲辨识理论的双通道肌电信号建模与分类

基于肌电信号产生机理 ,对双通道前臂肌电信号建立单输入多输出 IIR系统模型 ,由于模型输入未知且不可测 ,采用了盲信道辨识方法对模型传递函数进行辨识 .通过提取模型参数作为信号特征 ,能够对握拳、展拳、前臂内旋和前臂外旋四类前臂动作进行识别 .实验表明 ,该方法运算量小 ,适合在线实现 ,性能要优于传统的 AR模型方法     

基于自适应Chirplet分解的偏瘫肌强直症状评估

为对偏瘫患者的痉挛性肌强直症状进行定量评价,设计了一种基于自适应Chirplet(线性调频小波)分解的表面肌电信号处理方法。采集了15例偏瘫患者在上肢单关节神经康复机器人上做肘关节被动屈伸动作时肱二头肌的表面肌电信号。通过比较不同患者的最优Chirplet时频参数,量化评价患者肌强直症状。结果表明:通过该方法得到的患者在出现肌强直症状时的肌纤维放电时间与患者相应的简式Fugl-Meyer运动功能评价(上肢)分数存在较好的线性关系,可以从一个方面反映偏瘫患者患侧上肢的运动功能。     

基于自适应Chirplet分解的偏瘫肌强直症状评估

为对偏瘫患者的痉挛性肌强直症状进行定量评价,设计了一种基于自适应Ch irp let(线性调频小波)分解的表面肌电信号处理方法。采集了15例偏瘫患者在上肢单关节神经康复机器人上做肘关节被动屈伸动作时肱二头肌的表面肌电信号。通过比较不同患者的最优Ch irp let时频参数,量化评价患者肌强直症状。结果表明:通过该方法得到的患者在出现肌强直症状时的肌纤维放电时间与患者相应的简式Fug l-M eyer运动功能评价(上肢)分数存在较好的线性关系,可以从一个方面反映偏瘫患者患侧上肢的运动功能。