sEMG信号分析及其应用研究进展

### sEMG信号分析及其应用研究进展 #### 摘要与引言 表面肌电信号（Surface Electromyographic signal,简称sEMG信号）是通过放置在皮肤表面的电极来捕捉神经肌肉系统活动时产生的生物电信号。这种信号能够实时、准确且无创地反映肌肉的活动状态与功能状态，对于理解肌肉的工作机制具有重要意义。sEMG信号的分析技术不断发展，其应用范围也越来越广泛，在临床医学、人机工效学、康复医学以及体育科学等领域都展现出巨大的潜力。 #### sEMG信号的特点 sEMG信号本质上是一维的时间序列信号，由多个运动单位（Motor Units, MUs）活动时产生的电信号叠加而成。这些电信号的变化与参与活动的运动单位数量、运动单位活动模式以及肌肉代谢状态等因素密切相关。因此，通过对sEMG信号的分析，可以深入了解肌肉的工作机制，并应用于多个领域： - **临床医学**：用于神经肌肉疾病的诊断。 - **人机工效学**：评估肌肉工作时的人体工程学特性。 - **康复医学**：进行肌肉功能评价。 - **体育科学**：监测运动员的疲劳程度、分析运动技术合理性、预测肌纤维类型和无氧阈值等。 #### sEMG信号分析技术 sEMG信号的分析方法主要包括时阈分析与时域分析、频阈分析与频域分析两大类。随着研究的深入和技术的进步，还引入了非线性数学方法来进行更复杂的分析。 ##### 1.1 sEMG信号的时阈与时域分析 时阈分析主要关注sEMG信号在时间维度上的变化特征，常用的方法包括积分肌电值（iEMG）和均方根值（RMS）。这两种方法都能反映出sEMG信号振幅随时间的变化情况。 - **积分肌电值（iEMG）**：通过积分计算sEMG信号在一定时间内的累积效应。 - **均方根值（RMS）**：计算sEMG信号在一定时间段内的均方根值，反映了信号的强度变化。 这些时域分析指标可以实时、无损伤地反映肌肉的活动状态，对于监测肌肉负荷、评估肌肉功能具有重要作用。 ##### 1.2 sEMG信号的频阈与频域分析 频阈分析则侧重于分析sEMG信号在不同频率成分上的变化，常用的方法是快速傅立叶变换（FFT），以获取信号的频谱或功率谱。这有助于揭示不同频率成分的变化趋势，进而了解肌肉的活动特点。 - **平均功率频率（Mean Power Frequency, MPF）**：表示信号的平均频率，反映的是信号能量分布的集中程度。 - **中位频率（Median Frequency, MF）**：信号频谱中能量分布的中点频率，用来描述信号频率特性的另一个重要参数。 通过这些频域分析指标，可以更全面地了解肌肉的活动特性，为肌肉的功能评价提供科学依据。 #### 非线性数学方法的应用 近年来，随着对神经肌肉系统非线性特性的深入理解，研究者们开始尝试使用非线性数学方法来分析sEMG信号，这一领域的研究进入了一个全新的阶段。例如，利用混沌理论、分形几何等非线性分析方法可以揭示肌肉活动更为复杂和精细的信息。 #### 结论 sEMG信号分析不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中也展现了广泛的前景。随着分析技术的不断进步和完善，sEMG信号的应用将更加广泛和深入，为临床医学、人机工效学、康复医学以及体育科学等领域的发展带来更多的可能性。未来的研究将进一步探索如何更精确地解读sEMG信号，以支持更高效的肌肉功能评价和健康管理。