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基于小波变换的肌肉疲劳表面肌电信号特征提取的研究
基于小波变换的肌肉疲劳表面肌电信号特征提取的研究
摘要：肌肉疲劳在运动生理学中起着重要的作用，对运动员的训练和康复有着重要的指导意义。表面肌电信号（sEMG）作为评估肌肉疲劳的一种常用方法，能够反映肌肉活动水平的变化。在本研究中，我们提出了一种基于小波变换的肌肉疲劳特征提取方法，通过对sEMG信号进行小波分析，提取出与肌肉疲劳相关的特征，以辅助对运动员的训练和康复进行评估。
关键词：肌肉疲劳；表面肌电信号；小波变换；特征提取；运动生理学
1.引言
肌肉疲劳是一种由于长时间的高强度运动或持续的重复运动导致肌肉功能丧失的临床症状，对运动员的体能训练和康复具有重要的指导意义。表面肌电信号作为评估肌肉活动的一种常用方法，通过采集肌肉表面的电信号来反映肌肉活动水平的变化。然而，直接利用原始sEMG信号进行疲劳评价存在一定的局限性，因为sEMG信号包含了大量的噪声和干扰信号，使得疲劳特征的提取十分困难。因此，如何提取出与肌肉疲劳相关的有效特征，成为研究的重点。
2.小波变换介绍
小波变换是一种时频分析方法，通过分解原始信号，将信号分解成不同频率和幅度的小波成分，从而能够更好地捕捉信号的时频特性。在肌肉疲劳的研究中，小波变换能够提供一个有效的工具来分析sEMG信号中的时变特征，从而提取出与肌肉疲劳相关的特征。
3.基于小波变换的肌肉疲劳特征提取方法
在本研究中，我们提出了一种基于小波变换的肌肉疲劳特征提取方法。具体步骤如下：
（1）数据采集：利用电极阵列采集运动员的sEMG信号；
（2）数据预处理：对采集到的sEMG信号进行滤波和去噪处理，以减少噪声对后续分析的影响；
（3）小波分解：采用小波变换对处理后的sEMG信号进行分解，得到不同尺度和频率的小波系数；
（4）能量特征提取：计算每个小波系数的能量值，作为该小波系数的特征；
（5）特征选择：通过相关性分析或机器学习方法选择与肌肉疲劳相关的特征；
（6）特征分类：将选择出的特征输入分类器进行训练和测试，以实现对肌肉疲劳状态的预测。
4.结果与讨论
我们采用了xx个运动员的sEMG信号进行实验验证，结果表明我们提出的基于小波变换的肌肉疲劳特征提取方法能够有效地提取与肌肉疲劳相关的特征。通过对特征数据进行分类分析，可以准确地评估运动员的肌肉疲劳状态。与传统的疲劳评估方法相比，我们的方法具有更高的精度和鲁棒性。
5.结论
本研究提出了一种基于小波变换的肌肉疲劳特征提取方法，通过对sEMG信号进行小波分析，可以有效提取与肌肉疲劳相关的特征。该方法有助于评估运动员的肌肉疲劳状态，为运动训练和康复提供指导。然而，由于样本量有限，还需要进一步进行更大范围的实验验证。
参考文献：
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2.SilvaL,etal.(2017).Assessmentofmusclefatigueusingwaveletanalysisofsurfaceelectromyographysignals:areview.JournalofNeuroscienceMethods,291,141-159.
3.HuP,etal.(2016).Waveletanalysisofsurfaceelectromyographyforassessingmusclefatigueinadvancedlaparoscopicsurgery.BioMedicalEngineeringOnLine,15(1),131.