• 燕山大学 电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室(河北秦皇岛 066004);
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人体运动控制系统具有高度的非线性特性,通过量化评价表面肌电(sEMG)信号间的非线性耦合强度,可以得到运动相关肌肉的功能状态,进而探究人体运动控制的机制。本文将小波包分解和 nm 相干性分析相结合,构建基于小波包—nm 相干性的肌间交叉频率耦合分析模型,探究肌电信号间的非线性耦合关系。在维持 30% 最大自主收缩力(MVC)的肘部屈伸状态下,采集 20 名健康成年人的 sEMG 信号,首先基于小波包分解获取子带分量,然后将子带信号进行 nm 相干性计算,分析肌间耦合特征。结果表明:30%MVC 的肘部屈曲运动下,协同肌对和拮抗肌对的线性耦合(频率比为 1∶1 时)强度高于非线性耦合(频率比为 1∶2、2∶1 和 1∶3、3∶1 时);对于肌间非线性耦合,随着频率比的增大,耦合强度随之降低,且频率比为 nmmn 之间没有明显的耦合强度差异;beta 和 gamma 频段内的肌间耦合主要体现在协同肌对之间的线性耦合(1∶1)和低频率比的非线性耦合(1∶2、2∶1)以及拮抗肌对之间的线性耦合上。以上说明:小波包—nm 相干性方法可以定性、定量地描述肌间非线性耦合强度,为深入揭示人体运动控制机制和运动功能障碍患者的康复评价提供理论参考。

引用本文: 杜义浩, 白晓林, 杨文娟, 郑霖, 谢平. 基于小波包—交叉频率相干性的肌间耦合特性. 生物医学工程学杂志, 2020, 37(2): 288-295. doi: 10.7507/1001-5515.201908048 复制

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