换一批基于肌音信号的握力运动时桡侧腕屈肌动态疲劳分析
Dynamic Fatigue Analysis of Radial Wrist Flexion Based on MMG Signal during Griping Action
摘要采集了10名受试者在做手部握力动作时桡侧腕屈肌的肌音信号,通过对信号进行滤波、动作分割和特征提取来分析肌肉动态疲劳程度与肌音信号特征值的关系.在信号滤波中,采用了小波包(WP)分解重构和经验模态分解(EMD)两种方法.在动作信号的分割中,提出了基于移动窗内信号方差阈值的自适应不等长分割算法.在特征提取时,提出了利用包含多个动作信号的移动窗对分割好的信号进行再重构,并选用平均功率频率(MPF)和中值频率(MDF)作为窗内信号提取的特征,再分别利用指数函数、二次函数和线性函数对特征值进行拟合.结果表明:去噪方法选用小波包分解重构、特征值选用MPF值、拟合方式选用指数函数进行逼近的分析方法,可以更好地反映肌肉疲劳的变化趋势.
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