为了评价不同的振动驾驶环境对人体舒适性的影响,通过模拟动态驾驶环境实验,采集了人体在不同振动强度下的表面肌电信号(SEMG)。对其进行时域分析求得了积分肌电值(IEMG),应用频域分析对其进行特征值提取,得到了局部肌电幅度的中值频率(MF)与振动加速度、振动时间的关系,以及人体肱二头肌、竖脊肌、股二头肌的局部肌电与振动参数间的关系。实验中,借助近红外光谱技术(NIRS)观测与分析了肱二头肌、股二头肌和竖脊肌在不同振动环境下的肌氧含量变化特点,同时监测了脑氧含量的变化趋势,并对各振动环境下的人体舒适性及疲劳
### 动态驾驶环境所致人体肌肉疲劳的生物信号实验研究
#### 一、研究背景与意义
本研究针对动态驾驶环境中人体肌肉疲劳及其对驾驶员舒适性的影响进行了深入探讨。随着汽车行业的快速发展，人们越来越关注驾驶过程中的安全性与舒适性。在不同的驾驶环境下，特别是存在振动的条件下，人体肌肉会经历不同程度的疲劳，这不仅会影响驾驶员的身体健康，还可能对驾驶安全构成潜在威胁。
#### 二、实验方法与数据采集
**1. 表面肌电信号（SEMG）采集：**
研究通过模拟不同的振动驾驶环境，采集了人体在不同振动强度下的表面肌电信号（SEMG）。这些信号反映了肌肉活动的电生理特性，可用于评估肌肉的工作状态和疲劳程度。通过对SEMG信号进行时域分析，计算出积分肌电值（IEMG），这是一种反映肌肉工作强度的有效指标。
**2. 频域分析：**
进一步地，研究者对SEMG信号进行了频域分析，从中提取出局部肌电幅度的中值频率（MF）。MF能够反映肌肉纤维的类型和大小分布情况，是衡量肌肉疲劳的重要指标之一。通过分析MF与振动加速度、振动时间之间的关系，可以更准确地评估肌肉疲劳的程度。
**3. 近红外光谱技术（NIRS）的应用：**
此外，实验还利用近红外光谱技术（NIRS）监测了人体在不同振动环境下的肌氧含量变化。NIRS是一种非侵入性的监测手段，能够实时测量肌肉组织内的氧合水平，这对于理解肌肉疲劳机理至关重要。同时，该技术也被用来监测脑氧含量的变化趋势，为进一步探索驾驶环境对大脑功能的影响提供了依据。
#### 三、实验结果与讨论
**1. 肌肉疲劳的量化分析：**
实验结果显示，在不同的振动环境下，人体的肱二头肌、竖脊肌和股二头肌的局部肌电活动表现出明显的差异。随着振动强度的增加，这些肌肉的IEMG和MF值发生变化，表明振动环境直接影响到肌肉的疲劳过程。例如，当振动加速度增大时，肌肉的MF值降低，说明肌肉纤维更容易出现疲劳。
**2. 肌氧含量的变化特点：**
通过NIRS技术观测到，在不同振动环境下，肱二头肌、股二头肌和竖脊肌的肌氧含量呈现出不同的变化趋势。一般而言，随着振动强度的增加，这些肌肉的肌氧含量会出现下降，尤其是在长时间的振动暴露后更为明显。这表明高强度振动会导致肌肉氧供不足，加速肌肉疲劳的发展。
**3. 脑氧含量的变化：**
除了肌肉反应之外，实验还观察到了脑氧含量的变化。在某些振动环境下，脑氧含量会有所下降，这可能是由于大脑在处理复杂信息时需要更多的氧气支持。这种变化提示了振动环境可能会对驾驶员的认知能力和反应速度产生负面影响。
#### 四、结论与应用前景
本研究揭示了动态驾驶环境对人体肌肉疲劳过程的影响，并通过表面肌电信号和近红外光谱技术量化了这些影响的具体表现。这些发现对于优化车辆设计、改善驾驶员的工作条件具有重要意义。未来的研究可以进一步探索不同人群在面对特定驾驶环境时的个体差异，以及如何通过调整座椅结构或减少车内振动来减轻肌肉疲劳，提高整体的驾驶安全性与舒适性。
