小波包分析与人工神经网络相结合探索运动性肌肉疲劳过程中sEMG变化特征

王乐军1许翔1陈志勇1马国强2黄勇1龚铭新1

1.同济大学; 2.上海体育科学研究所;

摘要：

目的:利用小波包分析与人工神经网络相结合的方法探索60 s全力蹬踏自行车致股直肌疲劳过程中表面肌电信号(sEMG)的变化特征及其与输出功率之间的关系,探索利用sEMG定量评价运动性肌肉疲劳的方法;方法:先按等时间间隔将sEMG划分为不同的段,通过比较不同分解层数下各频段能量与输出功率之间的关系,以此确定最优的小波包分解层数,计算各频段的能量并进行归一化处理,在此基础上以归一化后的各频段能量作为输入,以运动过程中归一化后的输出功率作为输出,构造Elman人工神经网络进行建模,经过网络优化过程建立了最佳的人工神经网络模型;结果:随着运动时间的延长和疲劳程度的加深,股直肌sEMG信号经小波包分解后的低频段能…展开v

关键词：运动性肌肉疲劳、sEMG、小波包分析、人工神经网络

所属期刊栏目：29

分类号：G804.6(体育理论)

在线出版日期：2010-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：51-55,73