疲劳后状态：一种基于表面肌电信号的新分析
信号处理
2023-09-12 v1
摘要
本研究提出了一种基于表面肌电（sEMG）信号的肌肉激活新分析，用于评估肌肉的疲劳后状态。以往研究主要关注疲劳前和疲劳中状态，而对疲劳后状态的全面分析被忽视。所提方法在不同最大自主收缩（MVC）水平下分析肌肉疲劳指标，利用基于振幅、基于频谱和肌纤维传导速度（CV）参数比较疲劳前、疲劳中和疲劳后状态。此外，还以相同指标分析各MVC水平的收缩时间。结果表明，与疲劳前和疲劳中相比，疲劳后状态下肌肉激活发生显著变化，表现为更高的CV、功率谱密度右移以及至力竭的收缩时间更长。该结果可为肌肉疲劳与恢复提供全面客观的评价，有助于临床诊断、康复和运动表现。
引用
@article{arxiv.2309.04770,
title = {After-Fatigue Condition: A Novel Analysis Based on Surface EMG Signals},
author = {Van Hieu Nguyen and Gia Thien Luu and Thien Van Luong and Mai Xuan Trang and Philippe Ravier and Olivier Buttelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.04770},
year = {2023}
}