时频谱及非线性时间序列分析在肌电信号分析中的应用
该论文结合肌肉收缩的生理学特点,利用时频分析和非线性分析来处理运动员表面肌电信号,并尝试对运动员的训练水平、竞技状态做出评价.该论文开篇介绍了肌电信号产生的机理和它在运动生物力学中的作用,介绍了当前表面肌电信号的研究现状,阐明了该文选题的意义和获取短跑运动员以及蝶泳运动员表面肌电信号的试验过程.针对表面肌电信号的非平稳性,该文引入时频重分配法,通过试验验证了该方法在消除时频交叉项的同时有效地提高了聚集性;又介绍了经验模态分解法的原理和算法,以及Hilbert谱的相关知识.接着联合重分配法和经验模态分解法对短跑运动员表面肌电信号进行时频分析,指出经验模态分解得到的本征模函数可以将肌电信号的有效频段50-150Hz提取出来并反映出慢肌和快肌纤维运动单位的募集情况;提出用"能量比"这一参量来评价短跑运动员的训练水平和竞技状态,还对该方法做出了生理学的解释.针对时间序列的非线性检验问题,该论文使用替代法来检验运动员表面肌电信号的非线性,试验的结果还表明肱二头肌具有弱非线性,股直肌和股内侧肌具有强非线性,论文从肌肉的生理学角度对该结果进行了解释.接下来阐述了非线性时间序列相空间重构理论,分别得到表面肌电信号的延迟时间和最佳嵌入维数来实现对肌电信号的相空间重构;在此基础上用小数据量法计算表面肌电信号的最大Laypunov指数,结果证明运动员主要运动肌群的表面肌电信号具有混沌特性.最后计算表面肌电信号的关联维数,验证前面两小节的结论;并采用基于谱分析的分维来评价短跑运动员的肌肉活动水平.
表面肌电信号;时频分析;经验模态分解;替代数据法;相空间重构;分形维数
中国海洋大学
硕士
信号与信息处理
王宁
2004
中文
Q64
61
2005-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）