目的:針對傳統(tǒng)檢測肌肉疲勞方法靈敏度較差問題,提出按肌肉收縮區(qū)分割表面肌電信號。該方法考慮到肌肉動態(tài)收縮時肌肉發(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上以肌肉收縮區(qū)的個數(shù)作為單位,摒棄以時間作為單位的傳統(tǒng)分割。方法:采用單參數(shù)結合雙閾值的方法判斷肌肉收縮區(qū)起、止點。利用肌肉動態(tài)收縮區(qū)特征參數(shù)平均功率頻率的靈敏度波動比表征肌肉疲勞的靈敏度。表面肌電信號采集設備品牌為NORAXON、型號為MR3.6版本,程序設計采用MATLAB編程。結果與結論:仿真結果證明與傳統(tǒng)定長分割方法相比,該方法檢測肌肉疲勞具有較高的靈敏度和較好的表征性。

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