發(fā)布時間：2021-01-13 16:00

　　人體運(yùn)動控制系統(tǒng)具有高度的非線性特性,通過量化評價(jià)表面肌電（sEMG）信號間的非線性耦合強(qiáng)度,可以得到運(yùn)動相關(guān)肌肉的功能狀態(tài),進(jìn)而探究人體運(yùn)動控制的機(jī)制。本文將小波包分解和n∶m相干性分析相結(jié)合,構(gòu)建基于小波包—n∶m相干性的肌間交叉頻率耦合分析模型,探究肌電信號間的非線性耦合關(guān)系。在維持30%最大自主收縮力（MVC）的肘部屈伸狀態(tài)下,采集20名健康成年人的sEMG信號,首先基于小波包分解獲取子帶分量,然后將子帶信號進(jìn)行n∶m相干性計(jì)算,分析肌間耦合特征。結(jié)果表明:30%MVC的肘部屈曲運(yùn)動下,協(xié)同肌對和拮抗肌對的線性耦合（頻率比為1∶1時）強(qiáng)度高于非線性耦合（頻率比為1∶2、2∶1和1∶3、3∶1時）;對于肌間非線性耦合,隨著頻率比的增大,耦合強(qiáng)度隨之降低,且頻率比為n∶m和m∶n之間沒有明顯的耦合強(qiáng)度差異;beta和gamma頻段內(nèi)的肌間耦合主要體現(xiàn)在協(xié)同肌對之間的線性耦合（1∶1）和低頻率比的非線性耦合（1∶2、2∶1）以及拮抗肌對之間的線性耦合上。以上說明:小波包—n∶m相干性方法可以定性、定量地描述肌間非線性耦合強(qiáng)度,為深入揭示人體運(yùn)動控制機(jī)制和運(yùn)動功能障礙患者的康復(fù)評價(jià)提供... 

【文章來源】：生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2020,37(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

sEMG信號采集試驗(yàn)圖

試驗(yàn)范式

為進(jìn)一步挖掘上肢恒定握力維持下肘部屈伸運(yùn)動中sEMG信號的時頻域特性，利用小波包將sEMG信號自適應(yīng)分解為不同頻域尺度下的子帶分量。具體而言，將sEMG信號X通過小波包分解，分解層數(shù)設(shè)置為i層，相應(yīng)的會獲得2i個子帶信號，則信號X在第i層的第n個子帶信號定義為Xni，則其計(jì)算公式如式（1）所示：式中，參數(shù)i,k,n∈Z,n=1,2，···，2 i,為第i層的第n個子帶小波包系數(shù)，?i,k(t)為小波包函數(shù)。假設(shè)信號的最高頻率為f，則每個子帶的頻率范圍為。小波包分解得到頻率間隔為1 Hz的子帶分量，將得到的sEMG信號分量用于下一步肌間交叉頻率耦合分析。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于變分模態(tài)分解-相干分析的肌間耦合特性[J]. 杜義浩,齊文靖,鄒策,張晉銘,謝博多,謝平.  物理學(xué)報(bào). 2017(06)
[2]中風(fēng)康復(fù)運(yùn)動中肌肉異常耦合分析[J]. 謝平,宋妍,郭子暉,陳曉玲,吳曉光,蘇玉萍,杜義浩.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2016(02)



本文編號：2975151