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基于变分模态分解-相干分析的肌间耦合特性

杜义浩 齐文靖 邹策 张晋铭 谢博多 谢平

基于变分模态分解-相干分析的肌间耦合特性

杜义浩, 齐文靖, 邹策, 张晋铭, 谢博多, 谢平
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-07-21
  • 修回日期:  2016-11-21
  • 刊出日期:  2017-03-20

基于变分模态分解-相干分析的肌间耦合特性

  • 1. 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, 秦皇岛 066004;
  • 2. 中国人民解放军第281医院康复医学科, 秦皇岛 066100
  • 通信作者: 谢平, pingx@ysu.edu.cn
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:61271142)、河北省自然科学基金(批准号:F2015203372,F2014203246)和河北省高等学校科学技术研究项目(批准号:QN2016094)资助的课题.

摘要: 肌间耦合是肢体运动过程中不同肌肉间的相互关联与相互协调作用.通过研究肌电信号(sEMG)间特征频段的耦合特性可以获得肌肉间的功能联系及中枢神经系统支配肢体运动的执行与协调方式机理.本文将变分模态分解与相干分析相结合,构建变分模态分解-相干分析模型,定量描述肢体运动中相关肌肉sEMG在特征频段的耦合特性.在20%最大自主收缩力静态负荷强度下,采集20名健康被试的sEMG,基于变分模态分解方法将sEMG时频尺度化,进而分析不同sEMG在特征频段的相干性,并计算显著相干面积指标,定量分析肌间特征频段的功能耦合特性.结果表明:低负荷静态握力维持过程中,指浅屈肌与尺侧腕曲肌、指浅屈肌与指伸肌的beta与gamma频段耦合强度随时间推进而增强;相较于指浅屈肌与指伸肌,疲劳状态下指浅屈肌与尺侧腕曲肌beta与gamma频段耦合强度变化更显著,且瞬时频率特征变化相似,揭示运动致疲劳过程中协同肌受中枢神经系统控制以更加同步的方式活动.

English Abstract

参考文献 (22)

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