但是表面肌电图变化情况与测试方法的选择和运动方式密切相关。
如何方便有效地采集提取表面肌电信号(SEMG)已成为SEMG应用的关键技术之一。
表面肌电图是从肌肉表面通过电极引导,记录神经肌肉系统活动时的一维时间序列信号。
肌肉运动时会有很小的生物电变化,表面肌电图的振幅、频谱指标均会发生相应变化。
结论肱二头肌和肱三头肌的表面肌电信号,可以反映肘关节角度。
针对表面肌电(SEMG)的非平稳特性,提出采用小波包变换方法对其进行分类。
本研究通过使用小波分析与神经网络相结合的方法,识别正常肌电信号与疲劳肌电信号。
在融合过程中,通过肌电活动段来实现视频信号和加速计信号的分割。
普通学生与网球专业学生腕关节肌肉与肌电活动的比较性研究
等速运动负荷诱发肱二头肌疲劳过程中sEMG信号变化
不同负荷强度运动时表面肌电图中位频率与血乳酸浓度变化的关系
等速运动中肌氧含量及其表面肌电图中位频率的变化特点
最大随意收缩诱发肌肉疲劳的表面肌电信号变化
疲劳相关表面肌电信号特征的非疲劳特异性研究
动态运动诱发腰部脊竖肌疲劳过程中sEMG信号变化特征
等长负荷诱发腰部脊竖肌疲劳时sEMG的变化
主元分析在研究滑倒时肌电信号中的应用
重复作业上肢肌肉疲劳的表面肌电实验研究