肌肉疲劳

摘要： 目的为避免久坐对工作人员的身心造成影响,探讨在不减少工作时长的条件下采用坐站交替工作模式来替代单一作业姿势的可行性。方法通过模拟20名受试者在坐站交替模式下工作,采用调查问卷对受试者作业期间肌肉疲劳评估以及预估改变作业姿势的时间,结合肌电信号(electromyography, EMG)对受试者腿部腓肠肌、比目鱼肌和腰部竖脊肌进行测量并分析其各阶段中值频率的变化趋势,判定各组肌肉中值频率下降的时间点。将主观自评与肌肉疲劳分析相结合,采用聚类分析将受试者按照坐姿偏好与非偏好进行区分。结果受试者在站姿25 min时产生肌肉疲劳,45 min坐姿满意度≥6分者视为偏好坐姿人群,其在坐姿50 min时产生肌肉疲劳,45 min坐姿满意度小于6分者视为非偏好坐姿人群,其在坐姿30 min时产生肌肉疲劳。结论根据不同人群的偏好合理地设置坐站交替时间可以有效地避免肌肉疲劳的累积。

摘要： 小腿肌肉痉挛小腿肌肉痉挛俗称抽筋,是小腿肌肉在长时间剧烈运动后肌肉突然不自主僵直收缩的现象。此时可出现肌肉僵硬、疼痛难忍,同时伴有肌肉持续紧张或抽搐的感觉,通常持续数十秒至数分钟,甚至更长。造成抽筋的常见原因有:长时间运动造成肌肉疲劳;环境温度的突然改变(比如失温);水份、盐份的急慢性流失过多,导致体内电解质失衡;运动姿势不当造成的肌肉协调不良;本身即有系统性疾病等。

摘要： 目的为了解拉物行走作业肌肉疲劳发展特征,避免肌肉疲劳累积,降低工作相关肌肉骨骼损伤(WMSDs)风险。方法设计并组织拉物行走试验,招募6名大学男生进行试验,测量2 km/h、30和40 kg负荷以及5 min作业时长下的肌力值和肱二头肌以及肱三头肌的肌肉活动特征,然后运用统计学方法分析负荷对肌力的影响并分析不同负荷下2个肌群的均方根值(RMS)和中位频率(MF)。结果负荷对肌力影响不显著;但40 kg负荷下作业时长显著小于30 kg;拉物行走作业姿势下,2个肌群肌肉疲劳均明显,40 kg负荷下2个肌群肌肉疲劳发展速度均大于30kg,且作业过程中肱二头肌需要募集更多运动单位参与、肌肉疲劳发展速度更快。结论负荷显著影响拉物作业肌肉疲劳发展,应该注意此类作业肱二头肌和肱三头肌肌肉疲劳累积问题。

摘要： 为了解驾驶员城市外环道路驾驶过程肌肉疲劳发展特征,避免疲劳累积,降低肌肉骨骼损伤风险,设计并组织驾驶实验。招募7名被试进行实验,测量驾驶过程中左右斜角肌、右斜方肌上束、右肱二头肌和左右竖脊肌6个肌群的肌肉活动信息,并每10min记录其主观驾驶疲劳评分,实验结束后记录身体各部位主观施力评分,然后运用统计学分析方法分析驾驶过程肌肉疲劳随时间而发展的特征。结果表明:驾驶员主观疲劳随时间而增加,腰背疲劳明显,左竖脊肌、右斜角肌和右肱二头肌出现疲劳。

摘要： (1)目的:应用表面肌电技术监测手游玩家在游戏过程中相关肌肉的肌电特征,探讨肌电时频分析在疲劳诊断方面的适用性以及指标选择的适宜性,从而实现手机端电竞选手或手游玩家骨骼肌肉系统疾病的监控,并为手游玩家制定科学合理的游戏训练计划,预防身体损伤,推动电子竞技健康发展;(2)方法:以吉林体育学院20名男大学生为实验对象,对测试前后指浅屈肌、指伸肌、斜方肌上束、肱二头肌、竖脊肌的表面肌电信号(sEMG)采用时频指标进行分析,提取积分肌电(iEMG)、均方根值(RMS)、平均功率谱(MPF)和中位频率(MDF)指标,并对各项指标进行统计处理;(3)结果:手游后会引起手游玩家指伸肌的iEMG下降、RMS上升、MPF上升和MDF指标上升;指浅屈肌的iEMG下降、RMS上升、MPF上升和MDF指标上升;肱二头肌的iEMG上升、RMS上升、MPF上升和MDF指标上升;斜方肌上束的iEMG上升、RMS上升、MPF上升和MDF指标上升;竖脊肌无明显差异;(4)结论:40分钟的手游可能会引起手游玩家指伸肌、指浅屈肌、肱二头肌、斜方肌上束疲劳。

摘要： 目的为了解人工破拆混凝土地面作业肌肉疲劳发展规律,避免肌肉疲劳累积,降低工作相关肌肉骨骼损伤(WMSDs)风险,设计并组织地面破拆作业规程。方法招募6名大学男生进行实验,测量人工破拆0 cm及20 cm高度混凝土地面下,作业前后握力变化,作业过程主观肌肉疲劳评分(RPE)、主观痛感评分(RPA)、主观振动不适评分(RPV)以及上肢左右指浅曲肌、左右肱二头肌、左右肱三头肌和右三角肌前束7个肌群的活动特征,然后运用统计学方法分析地面高度对作业过程肌肉疲劳的影响。结果不同地面高度下肌肉疲劳发展存在差异,0 cm高度下握力降幅更大,腰部和右臂RPE更大。人工破拆混凝土地面作业中左右肱二头肌、右指浅曲肌、右肱三头肌疲劳累积明显,0 cm高度下右三角肌前束疲劳累积明显。结论混凝土地面人工破拆作业肌肉疲劳累积明显,0 cm高度肌肉疲劳累积更明显。

摘要： 为了防止果蝇优化算法的局部最优约束,提高肌肉疲劳分类的准确率,本研究提出了一种基于肌电信号的肌肉疲劳分类方法:果蝇-遗传优化算法,实现了肌肉疲劳的准确检测和分类。在改进的果蝇优化算法基础上把遗传算法的交叉变异和果蝇优化算法混合,并与神经网络结合对肌肉疲劳进行识别。相较于果蝇优化算法,改进后的算法有更强的跳出局部最优的能力。与神经网络结合后对于疲劳状态识别具有更好的效果。本研究提出的肌肉疲劳分类方法,可以防止运动员过度疲劳引起的肌肉损伤,实现准确的肌肉疲劳检测和分类。一共招募了10名健康的年轻参与者(6名男性和4名女性)进行疲劳测试。首先根据主观评测法对疲劳等级进行划分。然后将采集到的肌电信号数据进行预处理、提取特征后作为神经网络,遗传算法-神经网络,果蝇优化算法-神经网络,果蝇-遗传算法-神经网络的输入。经比较果蝇-遗传优化算法-神经网络的准确率为94.3%,优于其他方法。

摘要： 为评估不同条件下男、女性背包作业过程中的肌肉疲劳状况,设计男、女性背包徒步行走试验范式。分别测量任务前、后参与者背部肌肉肌力的最大随意收缩力f_(MVC)和f′_(MVC)、心率R_(h)、最大耐受时间T_(me),并给予博格体力消耗的主观疲劳感知评分E_(rp)。12名大学生参与者(6名男性和6名女性)被要求背着装有哑铃(重量分别为0、自身体重的12.5%和25%)的背包,以3种不同的速度(2、4、6 km/h)和两种不同的坡度(0°、10°)在跑步机上行走,直至因劳累而无法继续为止。结果表明:背包任务后,背部肌力S_(b)值下降,主观疲劳评分E_(rp)值增大;相比女性,男性肌力下降快,抗疲劳性强,但女性的疲劳感知能力较男性强。研究成果助力提升从业人员的作业设计和生活安排合理化,从而预防肌肉骨骼疾病(musculoskeletal diseases,MSDs)风险。

摘要： 随着现代社会的工作学习节奏加快,很多人长期保持着不良的站坐姿势,最终导致脊柱曲线扭曲变形,引发腰椎间盘突、肩颈酸痛、头部扭动困难等病症。对此,专家表示,人体的脊柱不是笔直的,而是有4处生理弯曲:颈椎前凸、胸椎后凸、腰椎前凸和骶椎后凸,生理弯曲可以在身体直立时均衡脊柱载荷,减少脊柱压力。除了骨性结构外,肌肉也是维持良好姿势的重要部分,背部肌群、腹部肌群及腰大肌等相互作用,共同支持躯干稳定。姿势好的人,骨头像积木一样排列在彼此顶部,自然承载身体重量,肌肉工作量少;而不良姿势则会造成肌肉过度劳累。这里便教大家几个简单的动作来增强肌肉力量,缓解肌肉疲劳,改善脊柱曲线。

摘要： 疫情之下,居家办公是防疫要求,更是责任担当。居家办公户外活动减少,难免久坐,首都医科大学附属北京世纪坛医院关节外科副主任医师司庆华和住院医师姜双鹏,为大家带来缓解久坐造成的肌肉疲劳及损伤的锻炼动作。“一般来说,每周坐姿超过5天,每天超过8小时,或者一次维持坐姿持续超过2小时,这两种情况都被称之为久坐。”司庆华表示,长时间坐着,容易引发下肢血管栓塞等下肢关节疾病。以下4个动作可以有效缓解久坐造成的肌肉疲劳及损伤。仰卧屈伸腿平卧于硬板床上,先将一条腿缓慢屈膝,抱于胸前,再缓慢伸直,左右腿交替,10~12次为一组,每天4组。

摘要： 研究目的：rn 本研究通过单侧膝关节肌肉疲劳前后,对双侧膝关节位置觉的测试,观察单侧膝关节疲劳对其双侧位置觉及本体感觉的影响,为膝关节损伤防治和康复训练提供基础理论和实验依据.rn 研究方法：rn 1、研究对象选取16名健康的非体育系男生为受试者，平均年龄21.75±0.71岁，平均身高172.25±7.17cm，平均体重71.75±10.01kg。所有受试者自愿参与实验。2、研究方法测试流程：因本研究关节位置觉的测试目标角度为30°和60°两个角度，间隔一周，按照以下实验流程各自进行一次：运动腿关节位置觉测试，非运动腿关节位置觉测试，运动腿制造疲劳，运动腿关节位置觉测试，非运动腿关节位置觉测试。测试前的准备：受试者熟悉测试环境，并熟练掌握测试方法；进行身高、体重及下肢股四头肌髌上20厘米处的围处等形态学指标的测量，确定股四头肌围度较大的一侧为优势腿，作为实验的运动侧肢体；在功率自行车进行准备活动，受试者休息5min后正式测试。关节位置觉测试方法：Biodex等速肌力测试仪呈膝关节屈伸测试的位置，将受试者固定于座位上，暴露优势侧下肢，充分固定，仅保留膝关节的屈伸活动。戴眼罩。设定等速系统的软件程序，以被动定位、被动复位的方式进行测试.将膝关节置于起始角度0°，以2°/S的角速度被动运动到30°，停留10s。然后从起始位置开始以相同速度做被动屈膝，当受试者感觉到达目标位置时按下停止键，记录此时的实际角度。连续测试三次，每次间隔10s，计算实际角度与目标角度差值的绝对值作为评价关节位置觉的指标。60°时同理。单侧肌肉疲劳造模方法：在等速肌力测试仪上以90°/s的速度尽全力做向心/向心运动，即股四头肌与腘绳肌交替做向心收缩。肌肉疲劳判断的标准是连续3次出现峰力矩低于起始峰力矩的50%。一旦达到，随即测试流程变更为本体感觉的测试模式，进行疲劳后的本体感觉位置觉测试。3、数据统计处理在本体感觉的测试中，将每个目标角度的3次关节位置觉测试值分别与目标角度求差后取绝对值，再求这3个绝对值的平均值，用关节位置觉绝对误差（AEJPS）表示。同侧前后对比采用配对样本T检验，双侧对比采用独立样本T检验。rn 研究结果：rn 1、同侧肢体疲劳前后关节位置觉绝对误差的比较：对16名受试者关节位置觉误差的平均值进行计算，无论是在30°还是在60°，运动侧肢体和非运动侧肢体膝关节位置觉在疲劳产生前后，对关节位置判断的误差都有所升高。2、双侧肢体关节位置觉绝对误差的比较目标角度为30°和60°时，疲劳前运动侧即优势侧膝关节位置觉的绝对误差小于非优势腿关节位置觉的误差，但统计显示这种差异不具有显著性意义。优势侧腿运动疲劳后，关节位置觉的绝对误差大于非运动侧，但一样没有显示出显著性差异。3、双侧肢体疲劳前后关节位置觉变化幅度比较计算疲劳前后的关节位置觉误差（AEJPS）的差值，进行统计分析。结果发现，除个别受试者在试验后出现位置觉不减反增的现象，多数受试者表现出了位置觉的弱化，即误差数值增加。且多数受试者的优势侧，即运动侧，在疲劳产生后所表现出关节位置觉的减弱幅度要大于非运动侧，说明运动侧的位置觉下降较非运动侧更为明显。但无论是30°还是60°，均未呈现出显著性差异。rn 研究结论：rn 一侧膝关节等速向心运动至股四头肌、腘绳肌疲劳后，双侧膝关节的关节位置觉均较疲劳前下降，且双侧下降的幅度基本一致。提示在膝关节损伤后，应该关注双侧关节位置觉的恢复。

摘要： 本文基于超声波在肌肉组织中的传播机理，研究在肌肉静态疲劳收缩过程中超声激励信号在逐渐疲劳的肌肉组织中的传输响应，研究其频率响应特性。得出传输过程中其中心频率会向低频方向移动。因此，实际应用中，可以通过响应信号频谱的中心频率的偏移程度来估计肌肉疲劳程度，后续研究中还需要进行更多的数据采集来定量的测量肌肉疲劳程度。

摘要： 目的:通过对于正常青年在肌肉疲劳前、后膝关节的关节位置觉和肌肉力觉变化情况的研究和分析,探讨局部肌肉疲劳对膝关节本体感觉的影响,为预防运动中膝关节损伤和制定运动处方提供基础理论和实验依据.方法:肌肉疲劳前后不同时刻测定的关节角度重建误差和肌肉对于25％MVIC的复制能力的误差,进行统计学分析.结果:肌肉疲劳前关节位置觉误差为(2.95±1.28)°,肌肉疲劳后误差升高为(5.78±1.83)°,肌肉疲劳后40min,关节位置觉误差恢复到疲劳前水平;肌肉疲劳前肌肉对25％MVIC复制能力的误差为(2.61±1.04)Nm,肌肉疲劳后误差升高为(4.09±1.36)Nm,肌肉疲劳后40min,肌肉对25％MVIC复制能力的误差恢复到疲劳前水平.P＜0.05.结论:等速向心运动至局部肌肉疲劳后,膝关节的使置觉均较疲劳前下降;等速向心运动至局部肌肉疲劳后,膝关节的肌肉力觉均较疲劳前下降.肌肉疲劳可造成膝关节本体感觉的降低,使关节受伤的危险性增高.

摘要： 运动员为了夺冠的大强度训练，既是生理、心理极限不断突破的过程，也是人体内在(生理、心理)生命活动的平衡(有序化)遭到一定程度的破坏过程既有“局部”疲劳损伤问题，也有内外组织器官“整体”性紊乱或多方面受损问题。因而，针对运动员一些肌肉疲劳、运动损伤等问题，通常仅重视局部的调节或干预，尽管方法、设备较为先进，而其效果往往并不理想的原因所在。利用气功与“精悍利训练专用康复组合仪”结合，针对消除运动员大负荷训练肌肉疲劳问题，通过3个月的应用实践，根据中医“辨证施治”和方剂“君、臣、佐、使”等原则规律，针对不同问题特点采取不同的干预措施，通过“症状效果自评量表”、“表面肌电议”和“两点阈”3个维度的数据分析，从而进一步证明“干预措施‘方剂’化”的有效性和优越性，为干预方法措施更好满足运动员大负荷训练需要等提供一点试验数据和理论依据。

摘要： 目的：短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)作为频谱分析的新方法据信比快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)更适合于非稳定信号,探讨这两种方法在分析评价动态活动肌肉疲劳的差异.方法：9名男性大学生志愿者在实验室从事模拟的搬举活动(变换搬举重量和距离),测定搬举时左右两侧胸10和腰3水平竖脊肌的表面肌电信号.另10名志愿者在功率车上以3种速度跑步,记录此间双腿股内侧肌和股外侧肌的肌电.分别用STFT和FFT求得活动期间每秒钟肌电信号的中位频率(median frequency,MF),计算MF值依时间变化回归的斜率,比较两种算法所得结果的差异.结果：搬举实验,STFT所得MF值多小于FFT,在左侧胸10 (LT10)、右侧腰3(RL3)竖脊肌比较,差异有统计学意义(P＜0.05),在右侧胸10 (RT10)、左侧腰3(LL3)比较,差异无统计学意义(P＜0.05)。STFT变异性多大于FFT.两种MF其斜率的差异无统计学意义(P＞0.05),然而二者间呈高相关性(r＞0.5).STFT与FFT疲劳检出率比较,差异无统计学意义(P＞0.05).跑步实验,两种方法计算所得4块肌肉MF比较,差异均无统计学意义(P＞0.05).STFT变异性多大于FFT.MF斜率和疲劳检出率比较,差异均无统计学意义(P＞0.05).两种MF斜率仍然呈高相关性(r＞0.7).结论：至少在本实验条件下,快速傅里叶变换依然可用于动态活动下肌电信号的频谱分析.然而,这两种频率变换方法以及EMG信号在动态活动的稳定性仍值得进一步研究。

摘要： 在竞技体育领域里没有疲劳的训练是没有效果的，肌肉疲劳成为了现代运动训练研究的热点问题之一。疲劳问题的研究常追溯到一百多年前，但对运动疲劳的系统研究开始于20世纪70～80年代。因此，肌肉疲劳方面的研究方兴未艾。肌肉疲劳产生的机制有多种假说，且有大量的试验支持这些假说。通过大量的文献资料分析，本文从体能主导类项目出发，试根据前人的实验研究成果评述体能主导类项目的肌肉疲劳的产生机制，为该类项目的疲劳恢复提供依据，提高运动成绩。

摘要： 胭肌损伤属中医“伤筋”范畴。本研究采用电针加拔罐治疗胭肌损伤41例，伤筋之后，局部气血相搏，血运不畅，瘀血凝结，筋肉肿胀，导致活动功能障碍。拔火罐能行气止痛，消肿散结，消除肌肉疲劳状态，因此疗效显著。

摘要： 建立大鼠的运动疲劳模型,研究低频脉冲超声对骨骼肌运动疲劳的恢复效果,通过对肌肉组织的物理(体重)和生化(肌酸激酶(Creatine Kinase,CK),血尿素氮(Blood Urea Nitrogen,BUN),肌酐,丙二醛和钙离子)指标分析,研究低频脉冲超声与大鼠骨骼肌疲劳恢复效果的相关性.结果表明,在进行超声照射后,大鼠血清中的CK值和BUN值较疲劳组得到一定的缓解,体重存在一定范围的上升.初步的实验表明低频脉冲超声对缓解肌肉的疲劳有一定的促进作用.

摘要： 建立大鼠的运动疲劳模型,研究低频脉冲超声对骨骼肌运动疲劳的恢复效果,通过对肌肉组织的物理(体重)和生化(肌酸激酶(Creatine Kinase,CK),血尿素氮(Blood Urea Nitrogen,BUN),肌酐,丙二醛和钙离子)指标分析,研究低频脉冲超声与大鼠骨骼肌疲劳恢复效果的相关性.结果表明,在进行超声照射后,大鼠血清中的CK值和BUN值较疲劳组得到一定的缓解,体重存在一定范围的上升.初步的实验表明低频脉冲超声对缓解肌肉的疲劳有一定的促进作用.

摘要： 建立大鼠的运动疲劳模型,研究低频脉冲超声对骨骼肌运动疲劳的恢复效果,通过对肌肉组织的物理(体重)和生化(肌酸激酶(Creatine Kinase,CK),血尿素氮(Blood Urea Nitrogen,BUN),肌酐,丙二醛和钙离子)指标分析,研究低频脉冲超声与大鼠骨骼肌疲劳恢复效果的相关性.结果表明,在进行超声照射后,大鼠血清中的CK值和BUN值较疲劳组得到一定的缓解,体重存在一定范围的上升.初步的实验表明低频脉冲超声对缓解肌肉的疲劳有一定的促进作用.

摘要： 本发明公开了一种基于表面肌电信号和相空间重构法的人体肌肉疲劳识别方法和系统。该方法利用肌电传感器采集人体肌肉在运动时产生的表面肌电信号，结合相空间重构法、频域分析法对信号进行处理，识别肌肉是否处于疲劳状态。本方法能自动从运动状态的肌肉产生的肌电信号中截取有用成分，筛除无用的纯噪声成分；本方法引入初始化机制，每个用户在使用之初都进行初始化操作，对方法中涉及到的各参数进行初始化；本方法利用肌电信号频谱分布集中程度的频谱信息熵来判别疲劳，并用队列来将多次近期判断融合起来，能有效减少偶然因素导致的判断失误，比简单依赖频域分析法的识别方法具有更高准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于关节刚度和肌肉疲劳的康复机器人控制方法。本发明采集受试者的关节角度信号和表面肌电信号，结合正、逆动力学原理，通过遗传算法辨识肌肉的个性化生理参数，建立个性化关节骨骼肌肉模型，计算运动过程中的关节刚度信息；计算运动过程中表面肌电信号的中值频率，并利用其相对变化值获取受试者的疲劳信息；采用关节刚度信息和运动疲劳信息对阻抗模型的参数进行自适应调整，同时通过饱和函数对刚度和阻尼参数进行约束，实现康复机器人自适应阻抗控制方法。本发明同时考虑与关节相关的刚度信息和肌肉相关的疲劳信息，将两者引入康复机器人控制，能够兼顾关节和肌肉在康复训练过程中的安全性，实现安全有效的康复训练。

摘要： 本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种肌肉疲劳等级的检测方法及设备，包括：获取用户的生物特征信号；通过预设的小波平均算法，获取血红蛋白浓度信号的小波振幅均值；对表面肌电信号进行傅里叶变换，得到表面肌电信号的表面肌电频域曲线，并根据表面肌电频域曲线确定中位频率值；将小波振幅均值、中位频率值以及血氧饱和浓度信号的均值，导入预设的疲劳度计算模型，确定用户当前的疲劳特征值；基于预设的疲劳等级索引表，确定疲劳特征值对应的疲劳等级。本发明通过肌电信号可以确定当前用户肌肉的肌肉纤维的活性状态，而通过血氧信号则可以确定肌肉的代谢状态，从而对肌肉疲劳状态有一个较为全面的判定，提高了肌肉疲劳等级的检测准确性。

摘要： 本发明涉及一种利用协同网络的肌肉疲劳等级特征的提取方法及系统，包括：将身体上的多处肌肉划分为多个通道，采集各个通道对应的肌电数据，并对采集到的肌电数据进行预处理；计算不同通道间的皮尔森相关系数，构建不同通道间的协同网络图；对不同疲劳等级间的差异性进行分析并提取特征，包括提取通道关系特征和提取网络结构特征；将提取的通道关系特征和网络结构特征组合，共同组成肌肉疲劳等级的特征向量。本发明可有效的解决肌肉疲劳提取的特征鲁棒性差的问题，而且网络图可以很直观的展现不同疲劳等级间的特征差异，方差分析和网络参数可以在数值上给出量化结果，具有很好的可靠性。

摘要： 一种肌肉疲劳输出装置、肌肉疲劳输出方法以及程序，肌肉疲劳输出装置(100)具备：取得用户的肌电的肌电计测部(11)和基于肌电来决定用户的肌肉的疲劳的主控制部(10)。主控制部(10)执行以下处理：(a)使用肌电，取得肌电的频率特性的值，(b)利用肌电，取得肌电的振幅特性的值，(c)取得频率特性的值与振幅特性的值的比率，来作为用户的肌肉的疲劳的指标，(d)基于用户的肌肉的疲劳的指标，输出用户的肌肉的疲劳的信息。

摘要： 本发明公开了一种基于特征提取和GRU深度学习模型的肌肉疲劳检测方法，包括：1通过表面肌电传感器采集受试者长时程背部肌群的表面肌电信号，对样本数据进行分割、异常值筛除、滤波去噪和以疲劳界限为依据设置分类标签；2将清洗后的数据样本滑窗提取为形状[s,c]的特征序列，导入GRU神经网络进行训练，且在训练过程中设置样本采样权重措施解决样本标签不平衡的问题；3使用验证集来调整学习率优化模型并以验证集准确率为标准选择最优模型，将最终模型运行于测试集上，最终各肌肉区域的疲劳检测均可达到98％以上的准确率。本发明能克服传统单块肌肉检测方法的局限，对人体主要肌群进行全面的疲劳检测，且提高了检测的准确率。

摘要： 本发明实施例公开了一种由肌肉疲劳状态控制的功能性电刺激方法及系统，由肌电采集系统采集肌电信号(EMG)；通过一些信号处理的方法，对采集到的EMG进行信号分离和去除噪声，本文以自适应小波变换(DWT)为例，对信号进行处理，去除刺激伪影，并提取出诱发肌电信号和随机肌电信号；通过本申请提出的肌肉疲劳跟踪方法对肌肉疲劳进行判定；根据肌肉的疲劳程度和采集到的肌电信号调控刺激参数对肌肉进行刺激或者停止刺激。

摘要： 本发明涉及基于表面肌电信号提取肌肉疲劳状态复杂网络属性的方法，包括S1、采集多通道表面肌电信号数据，对表面肌电信号数据进行预处理；并将表面肌电信号数据按预设条件划分为无疲劳、中度疲劳和重度疲劳三个状态；S2、根据预处理后的表面肌电信号数据计算任意两两通道间的皮尔森相关系数，基于各皮尔森相关系数构建复杂网络；S3、获取复杂网络的经济属性和小世界属性；S4、分析无疲劳、中度疲劳和重度疲劳三个状态下复杂网络的经济属性和小世界属性的变化规律。其能够基于预处理后的肌电信号数据构建复杂网络，并分析复杂网络的经济属性和小世界属性，为肌肉疲劳提供了新的表面肌电复杂网络属性，改善交互接口的疲劳适应性。

摘要： 本发明公开了个性化肌肉疲劳等级检测方法、装置、终端及存储介质，所述方法通过获取待检测肌电信号，其中，待检测肌电信号为目标用户的目标肌肉在训练开始后生成的肌电信号，目标肌肉为基于训练任务类型确定的疲劳等级最高的肌肉；根据待检测肌电信号，确定目标肌肉对应的疲劳特征值；获取参考疲劳特征值，根据疲劳特征值和参考疲劳特征值确定目标肌肉对应的疲劳等级，其中，参考疲劳特征值基于目标肌肉在训练开始前生成的肌电信号确定。本发明可以针对不同用户，个性化地确定用于进行疲劳监测的目标肌肉，通过采集目标肌肉的肌电信号，实时监测用户肌肉的疲劳程度，避免用户运动过度。解决了现有技术中用户自身难以及时察觉肌肉疲劳，容易造成运动过度，导致运动损伤的问题。

摘要： 本实用新型提供一种肌肉疲劳检测装置和肌肉训练设备。其中，肌肉疲劳检测装置包括：数据采集组件，数据采集组件用于采集用户的肌力数据；处理反馈组件，处理反馈组件包括壳体、信号检测模块和控制器；信号检测模块和控制器设置于壳体中，信号检测模块分别与数据采集组件和控制器电连接，信号检测模块用于对用户的肌力数据进行处理以得到肌力特征信号，控制器用于根据肌力特征信号分析得到肌肉疲劳检测结果。上述装置和/或设备，可量化检测用户的肌肉疲劳状况，以辅助用户进行肌肉训练。