【摘要】：肌肉疲勞是肌肉做功能力降低的體現(xiàn),在人體鍛煉、康復訓練和職業(yè)病預防等方面得到研究應用。肌音信號(MMG)是反映肌纖維收縮時的力學振動特性的非線性信號,能定量評估和診斷肌肉疲勞。本課題通過研究站立靜態(tài)聳肩時上斜方肌的肌音信號,尋找肌音信號的非線性動力學特征與肌肉疲勞的關系。本課題采集了10名健康的受試者在以50%最大隨意收縮力(MVC)的恒力做聳肩靜態(tài)動作時上斜方肌的肌音信號,對獲得的肌音信號進行降噪、分段和特征提取,研究特征值趨勢與肌肉疲勞的對應關系。在信號降噪中,對三種經(jīng)驗模態(tài)分解算法進行了對比研究,采用了一種自適應噪聲的完備經(jīng)驗模態(tài)分解(CEEMDAN)算法與相關系數(shù)相結(jié)合的方法;在特性分析中,比較了周期信號、肌音信號和隨機信號在非線性動力學分形維數(shù)(FD)、LZ復雜度(LZC)、最大李雅普諾夫指數(shù)(MLE)和模糊熵(FEN)四種特征中的特性;在特征提取中,利用四種非線性動力學特征對上斜方肌肌肉靜態(tài)收縮過程中的疲勞狀態(tài)進行分析,并與時域特征中值頻率(MDF)和平均功率頻率(MPF)進行比較。研究結(jié)果表明,基于CEEMDAN算法和相關系數(shù)相結(jié)合的降噪方法效果顯著;肌音信號是具有混沌特征的非線性、非平穩(wěn)信號,肌音信號的非線性特征均介于周期信號和隨機信號之間;肌音信號的FD、LZC、MLE和FEN隨肌肉疲勞程度的增加呈現(xiàn)近似線性下降的趨勢,在肌肉疲勞評估中與中值頻率(MDF)和平均功率頻率(MPF)效果相似。因此,作為量化肌肉的疲勞狀態(tài),肌音信號的特征除了傳統(tǒng)的MDF和MPF外,還可以用FD、LZC、MLE、FEN等非線性特征很好的標志和度量,并在適用度上具有一定的優(yōu)勢,在敏感程度上有一定的理論支撐,為肌音信號在非線性領域評估肌肉疲勞程度提供了新的手段。
【圖文】：

邐華東理工大學碩士學位論文逡逑圖２．１邋ＴＤ－３型壓電式加速度傳感器外觀圖逡逑Ｆｉｇ．邋２．１邋Ａｐｐｅａｒａｎｃｅ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ＴＤ－３邋ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ邋ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ邋ｓｅｎｓｏｒ逡逑表２．１邋ＴＤ－３型壓電式加速度傳感器性能參數(shù)逡逑Ｔａｂｌｅ邋２．１邋Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ邋ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ邋ｏｆ邋ＴＤ－３邋ｔｙｐｅ邋ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ邋ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ邋ｓｅｎｓｏｒ逡逑傳感器型邐幾何尺寸邐質(zhì)量（ｇ）邐頻率響應范圍邐信噪比邐靈敏度逡逑號邐（ｍｍ）邐（Ｈｚ）邐（ｄｂ）邐（ｍＶ／Ｇ）逡逑ＴＤ－３邐４２＊１６＊６邐４．６邐０－１０００邐１１０邐１５０逡逑２．１．２邋Ａ／Ｄ轉(zhuǎn)換模塊逡逑傳感器采集到的肌音信號是模擬量，計算機不能直接讀取和存儲，因此，需要利用Ａ／Ｄ逡逑轉(zhuǎn)換模塊將模擬量轉(zhuǎn)換成數(shù)字量，并保持懫樣頻率和一定的靈敏度。本課題選取了邋ＮＩ９２０５逡逑數(shù)據(jù)懫集卡（美國國家儀器有限公司），，如圖２．２所示。逡逑■邋Ｎ曑邐１邐道邋ＡＭ邋Ｊ邋？邋Ａｉ９逡逑■邐－ｌＯＶＣｈｔｏＣＯＭ邐＾邐＇逡逑■邋？0邋Ｖｍｔ．邋ＣＡＴ邋Ｂ邋Ｏ．邐／邋ｊ＼邐｜蘭二Ａ：３邐４邋？？邋１邋ＡＪ１１逡逑Ｉ邐Ａ４邐Ａｉ邋１２逡逑■：邐－Ｗ邐Ａ５邐ｆｌ邋２４邐Ａ，１３逡逑件邋ＡＵＩ＊－邋ＭＵＸ邋；邐ＡＱＣ邐Ａｉｆｌ邐７邋２５邐Ａｉｌ邋４逡逑灄邋Ａ？ｓｆＭ５ｔ‘一邋＿＿ｊ＊Ｌｙ／邐Ａ’１’邐Ｈ邋＾＇６邋Ａｌｌ５逡逑如N邋二二二邐（ＢＢＳ邐Ａｌｔｅ邐９邋２７邐Ａ？２４逡逑桯邋＞邋一

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【學位授予單位】：華東理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R318;TN911.7

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7 本報記者 劉\

本文編號：2593281