【摘要】：肌肉疲勞是肌肉做功能力降低的體現(xiàn),在人體鍛煉、康復(fù)訓(xùn)練和職業(yè)病預(yù)防等方面得到研究應(yīng)用。肌音信號(hào)(MMG)是反映肌纖維收縮時(shí)的力學(xué)振動(dòng)特性的非線性信號(hào),能定量評(píng)估和診斷肌肉疲勞。本課題通過(guò)研究站立靜態(tài)聳肩時(shí)上斜方肌的肌音信號(hào),尋找肌音信號(hào)的非線性動(dòng)力學(xué)特征與肌肉疲勞的關(guān)系。本課題采集了10名健康的受試者在以50%最大隨意收縮力(MVC)的恒力做聳肩靜態(tài)動(dòng)作時(shí)上斜方肌的肌音信號(hào),對(duì)獲得的肌音信號(hào)進(jìn)行降噪、分段和特征提取,研究特征值趨勢(shì)與肌肉疲勞的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在信號(hào)降噪中,對(duì)三種經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法進(jìn)行了對(duì)比研究,采用了一種自適應(yīng)噪聲的完備經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(CEEMDAN)算法與相關(guān)系數(shù)相結(jié)合的方法;在特性分析中,比較了周期信號(hào)、肌音信號(hào)和隨機(jī)信號(hào)在非線性動(dòng)力學(xué)分形維數(shù)(FD)、LZ復(fù)雜度(LZC)、最大李雅普諾夫指數(shù)(MLE)和模糊熵(FEN)四種特征中的特性;在特征提取中,利用四種非線性動(dòng)力學(xué)特征對(duì)上斜方肌肌肉靜態(tài)收縮過(guò)程中的疲勞狀態(tài)進(jìn)行分析,并與時(shí)域特征中值頻率(MDF)和平均功率頻率(MPF)進(jìn)行比較。研究結(jié)果表明,基于CEEMDAN算法和相關(guān)系數(shù)相結(jié)合的降噪方法效果顯著;肌音信號(hào)是具有混沌特征的非線性、非平穩(wěn)信號(hào),肌音信號(hào)的非線性特征均介于周期信號(hào)和隨機(jī)信號(hào)之間;肌音信號(hào)的FD、LZC、MLE和FEN隨肌肉疲勞程度的增加呈現(xiàn)近似線性下降的趨勢(shì),在肌肉疲勞評(píng)估中與中值頻率(MDF)和平均功率頻率(MPF)效果相似。因此,作為量化肌肉的疲勞狀態(tài),肌音信號(hào)的特征除了傳統(tǒng)的MDF和MPF外,還可以用FD、LZC、MLE、FEN等非線性特征很好的標(biāo)志和度量,并在適用度上具有一定的優(yōu)勢(shì),在敏感程度上有一定的理論支撐,為肌音信號(hào)在非線性領(lǐng)域評(píng)估肌肉疲勞程度提供了新的手段。
【圖文】：

邐華東理工大學(xué)碩士學(xué)位論文逡逑圖２．１邋ＴＤ－３型壓電式加速度傳感器外觀圖逡逑Ｆｉｇ．邋２．１邋Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ＴＤ－３邋ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ邋ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ邋ｓｅｎｓｏｒ逡逑表２．１邋ＴＤ－３型壓電式加速度傳感器性能參數(shù)逡逑Ｔａｂｌｅ邋２．１邋Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ邋ｏｆ邋ＴＤ－３邋ｔｙｐｅ邋ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ邋ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ邋ｓｅｎｓｏｒ逡逑傳感器型邐幾何尺寸邐質(zhì)量（ｇ）邐頻率響應(yīng)范圍邐信噪比邐靈敏度逡逑號(hào)邐（ｍｍ）邐（Ｈｚ）邐（ｄｂ）邐（ｍＶ／Ｇ）逡逑ＴＤ－３邐４２＊１６＊６邐４．６邐０－１０００邐１１０邐１５０逡逑２．１．２邋Ａ／Ｄ轉(zhuǎn)換模塊逡逑傳感器采集到的肌音信號(hào)是模擬量，計(jì)算機(jī)不能直接讀取和存儲(chǔ)，因此，需要利用Ａ／Ｄ逡逑轉(zhuǎn)換模塊將模擬量轉(zhuǎn)換成數(shù)字量，并保持懫樣頻率和一定的靈敏度。本課題選取了邋ＮＩ９２０５逡逑數(shù)據(jù)懫集卡（美國(guó)國(guó)家儀器有限公司），，如圖２．２所示。逡逑■邋Ｎ曑邐１邐道邋ＡＭ邋Ｊ邋？邋Ａｉ９逡逑■邐－ｌＯＶＣｈｔｏＣＯＭ邐＾邐＇逡逑■邋？0邋Ｖｍｔ．邋ＣＡＴ邋Ｂ邋Ｏ．邐／邋ｊ＼邐｜蘭二Ａ：３邐４邋？？邋１邋ＡＪ１１逡逑Ｉ邐Ａ４邐Ａｉ邋１２逡逑■：邐－Ｗ邐Ａ５邐ｆｌ邋２４邐Ａ，１３逡逑件邋ＡＵＩ＊－邋ＭＵＸ邋；邐ＡＱＣ邐Ａｉｆｌ邐７邋２５邐Ａｉｌ邋４逡逑灄邋Ａ？ｓｆＭ５ｔ‘一邋＿＿ｊ＊Ｌｙ／邐Ａ’１’邐Ｈ邋＾＇６邋Ａｌｌ５逡逑如N邋二二二邐（ＢＢＳ邐Ａｌｔｅ邐９邋２７邐Ａ？２４逡逑桯邋＞邋一

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【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R318;TN911.7

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7 本報(bào)記者 劉\

本文編號(hào)：2593281