目的:針對(duì)傳統(tǒng)檢測(cè)肌肉疲勞方法靈敏度較差問(wèn)題,提出按肌肉收縮區(qū)分割表面肌電信號(hào)。該方法考慮到肌肉動(dòng)態(tài)收縮時(shí)肌肉發(fā)力、形狀等因素影響特征參數(shù)平均功率頻率的表征效果,因此,在分割表面肌電信號(hào)上以肌肉收縮區(qū)的個(gè)數(shù)作為單位,摒棄以時(shí)間作為單位的傳統(tǒng)分割。方法:采用單參數(shù)結(jié)合雙閾值的方法判斷肌肉收縮區(qū)起、止點(diǎn)。利用肌肉動(dòng)態(tài)收縮區(qū)特征參數(shù)平均功率頻率的靈敏度波動(dòng)比表征肌肉疲勞的靈敏度。表面肌電信號(hào)采集設(shè)備品牌為NORAXON、型號(hào)為MR3.6版本,程序設(shè)計(jì)采用MATLAB編程。結(jié)果與結(jié)論:仿真結(jié)果證明與傳統(tǒng)定長(zhǎng)分割方法相比,該方法檢測(cè)肌肉疲勞具有較高的靈敏度和較好的表征性。

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