徐欣
- 作品数:1 被引量:3H指数:1
- 供职机构:东北师范大学更多>>
- 发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金科技基础性工作专项更多>>
- 相关领域:文化科学更多>>
- sEMG时频特征线性回归法与非线性神经网络法预测伸膝肌群极限功率保持能力测试中功率损失率的比较研究被引量:3
- 2017年
- 目的:拟比较s EMG时频特征线性回归法与非线性神经网络法预测伸膝肌群极限功率保持能力测试中功率损失率的差异。方法:BTE Primus^(RS)系统与肌电仪同步,40名男大学生膝关节重复性屈伸运动至疲劳,阻力设置50%等长峰值力矩,动作频率60次/min。求取每次伸膝阶段极限功率损失率(Power%),伸膝肌群sEMG时域(MAV%、RMS%)、频域(MNF%、MDF%)与瞬时频率(IMNF%、IMDF%)参数变化率,基于s EMG时频特征参数(MAV、ZC、SSC、WL)建立多层感知人工神经网络模型,求取功率真实值与估计值。结果:IMDF%能单独解释股内肌、股直肌与股外肌极限功率损失率的方差变异为6.33%、22.71%、12.31%,IMDF%联合其他时频参数一起能解释的方差变异为6.95%、25.93%和16.05%,非线性神经网络法求取的功率估计值能解释的方差变异为10.43%、34.23%和18.05%,且信噪比值逐步增大。线性与非线性技术功率真实值与估计值拟合所得两直线的斜率与截距有显著性差异(P<0.05)。结论:s EMG时频特征线性回归法与非线性神经网络法,均能很好地追踪人体神经肌肉系统动态工作疲劳过程中输出功率的损失,但后者的准确性要优于前者。
- 徐红旗史冀鹏张守伟徐欣杨传崎杨帆张欣赵朝义
- 关键词:极限功率表面肌电