基于熵的动态收缩sEMG信号疲劳特征分析

被引：12

作者：

陈伟婷 ^{[1
]}

王志中 ^{[1
]}

胡晓 ^{[1
]}

李晓浦 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海交通大学生物医学工程系

[2] 上海体育学院运动科学系

来源：

中国医学物理学杂志 | 2006年 / 03期

关键词：

表面肌电信号; 动态收缩; 疲劳度; 功率谱熵; 小波包熵;

D O I：

暂无

中图分类号：

R318 [生物医学工程];

学科分类号：

0831 ;

摘要：

频谱分析方法常被用来检测肌肉疲劳过程。本文将频率分析和非线性动力学方法结合起来,基于表面肌电(sEMG)信号在不同频率分布不均匀的特点将信号能量分解到不同频带,以此计算功率谱/小波包和熵相结合的功率谱熵/小波包熵来衡量系统的复杂度,进而衡量肌肉的疲劳程度,为用EMG信号研究动态收缩过程中的肌肉疲劳程度提供了新的分析手段和方法。文中方法也适用于其它生物医学信号的分析。

引用

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