王奎

湖南省體育科學(xué)研究所（長沙 410005）

表面肌電圖（surface electromyography，sEMG）是獲取肌肉疲勞信息的常用手段之一[1]。目前分析sEMG的常用方法主要包括時域分析（time domain）、頻域分析（frequency domain）和時頻分析（time-frequency analysis）等。時域分析是指分析計EMG信號隨時間變化的變量，如過零率（ZCR）、積分肌電（iEMG）、均方根振幅（RMS）等，因為sEMG信號比較微弱，易受噪聲干擾，導(dǎo)致其時域分析的信度或效度常受質(zhì)疑。頻域分析是通過快速傅立葉轉(zhuǎn)換（fast fourier transform，F(xiàn)FT）將sEMG轉(zhuǎn)換為頻域信號并對其做頻譜分析，如平均頻率（MNF）或中值頻率（MDF）等。頻域指標(biāo)雖然比時域指標(biāo)更加穩(wěn)定，但在分析動態(tài)收縮時受到諸多限制。而時頻分析是一個能同時在時域和頻域描述信號能量分布的聯(lián)合時間頻率函數(shù)，克服傳統(tǒng)頻域分析的缺陷，在未來sEMG分析中有著廣泛的應(yīng)用前景。

1 動態(tài)收縮中頻域信號的影響因素

頻域分析的核心是快速傅立葉變換（FFT），這種方法有一定的局限性，即FFT應(yīng)用的前提是平穩(wěn)信號。但sEMG信號是電極下眾多運動單位動作電位（MUAP）在時間和空間上的疊加，即使肌肉沒有主動變化，因為神經(jīng)沖動發(fā)放的不規(guī)則及MUAP的變異，仍然表現(xiàn)出明顯的非平穩(wěn)特性[2]。在相對較低的水平（20～30%MVC）和較長時間（超過20～40s）的等長恒力收縮，通常認(rèn)為仍可近似將sEMG視為廣義平穩(wěn)隨機信號，而在動態(tài)收縮時sEMG只能看作在極短時間內(nèi)的局部平穩(wěn)信號，其整體則是非平穩(wěn)信號。因此，在涉及動態(tài)肌肉收縮問題時，F(xiàn)FT不再適于sEMG的頻域分析。

我們將造成肌電信號非穩(wěn)定性的因素分為快慢兩種成分:（1）慢成分是指造成不同肌電脈沖之間（即不同收縮間）非穩(wěn)定性的因素，主要指肌肉組織代謝產(chǎn)物，這是引起肌肉疲勞的主要原因，其堆積造成肌纖維傳導(dǎo)速度（MFCV）下降，導(dǎo)致肌電頻譜左移[3]；（2）快成分是導(dǎo)致單個肌電脈沖內(nèi)（即單次收縮）非穩(wěn)定性的因素，主要與生物力學(xué)屬性變化有關(guān)，它們也能導(dǎo)致信號頻譜內(nèi)容出現(xiàn)變化。常見的快成分有以下三種:首先是肌力變化因素[4]，不論是何種肌纖維比例的肌肉，肌力增加均會導(dǎo)致頻譜向高頻轉(zhuǎn)移。其次是肌肉體積變化因素，肌肉本身作為肌電信號傳播的導(dǎo)體，存在的電阻特征也會影響到頻譜的變化。肌肉長度縮短，肌纖維直徑增粗，會使阻抗下降，MFCV 增加，從而使頻譜向高頻移動[5，6]。第三就是電極與肌纖維相對位置的改變，這又分為兩種情況，一是電極對應(yīng)于肌纖維的位置發(fā)生位移，例如Rainoldi等[7]在研究腿部伸肌EMG振幅變化模式時發(fā)現(xiàn)，5名受試者中的3名其股內(nèi)側(cè)肌的神經(jīng)支配區(qū)隨著膝關(guān)節(jié)角度變化而出現(xiàn)移位1cm以上，2人股外側(cè)肌神經(jīng)支配區(qū)移位1cm以上，作者提出，在動態(tài)收縮時肌纖維和電極下運動支配區(qū)的移位可導(dǎo)致顯著的振幅改變，尤其是在大角度變化時這種改變更加明顯。二是電極以及纖維之間的脂肪層厚度的改變。這層組織本質(zhì)上起到一個低通濾波器的作用，其厚度增加，其帶寬隨之降低。因此，在動態(tài)收縮過程中，該組織厚度下降最終可能導(dǎo)致EMG振幅和頻率升高。此外，該組織的形狀與分布因人而異，動態(tài)收縮過程中產(chǎn)生的變化也會隨之不同，因此不同的人可能會出現(xiàn)不同的時變振幅或頻率模式[8]。

可見，動態(tài)收縮時的頻譜表現(xiàn)由疲勞導(dǎo)致慢成分和其他眾多因素導(dǎo)致的快成分綜合而成。當(dāng)我們把肌肉疲勞作為研究目標(biāo)時，很顯然快成分就成了擾亂因素。因此，合適的分析方法必須包括以下內(nèi)容:一、適當(dāng)?shù)念l譜技術(shù)和瞬時頻譜參數(shù)可以反映非平穩(wěn)肌電信號出現(xiàn)疲勞的變化；二、適當(dāng)?shù)奶幚矸椒ê褪湛s模式可以增加瞬時頻譜參數(shù)的靈敏度，以分辨快慢兩種成分。

2 時頻分析技術(shù)及應(yīng)用

時頻分析法是分析非平穩(wěn)信號的有力工具。時頻分布消除了傅立葉分析在時間和頻率之間的模糊對應(yīng)關(guān)系，因此能精確描述非平穩(wěn)信號在任意時刻的頻率分布，很好地滿足了上述對分析方法的第一個要求。

2.1 常用時頻分析方法

按照變換的性質(zhì)，時頻分析可分為兩大類:線性方法和二次型，又稱雙線性方法。

2.1.1 線性方法

為克服傅立葉變換和參數(shù)方法的困難并滿足穩(wěn)定性假設(shè)，最好是將較長的信號分解成小的可以滿足廣義平穩(wěn)定義的信號段[9]。線性時頻表示的實質(zhì)是將信號分解成在時域和頻域均集中的基本成份（亦稱“原子”信號）的加權(quán)和。

（1）短時傅立葉變換（short time fourier transform，STFT）是最基本的時頻分析方法。它解決了FT不能表示頻率分量時間局域化的問題。STFT變換的實質(zhì)就是用一個滑動窗函數(shù)對觀測信號進(jìn)行截取并分析。盡管信號是非平穩(wěn)的，但將它分為許多小段之后，可以假定每一小段信號是平穩(wěn)的，利用FT對每一小段信號作譜估計，最后得到總的信號頻譜分布。應(yīng)用不同的窗函數(shù)所得的結(jié)果會有較大的差異。且不同的窗寬設(shè)置所得出的結(jié)果也會不同，窗寬過窄信號的頻率分辨率會低，窗寬過寬則影響到平穩(wěn)性假設(shè)。

（2）小波變換（wavelet transform，WT）同樣是一種按頻段分解信號的積分變換，同STFT區(qū)別僅在于頻帶劃分方式不同[10]。但對于觀察信號的不同頻率分量，小波變換使用了不同寬度的窗函數(shù)，克服了STFT分辨率的限制，在時域及頻域中同時具有良好的局部化性質(zhì)。在小波變換的基本方法是:選擇滿足時域積分為零的函數(shù)作為基本小波，通過將基本小波伸縮、平移生成一函數(shù)族，該函數(shù)族可以構(gòu)成函數(shù)空間的一個框架，將原始信號按照時間的對應(yīng)關(guān)系分解到不同頻帶上或?qū)π盘栠M(jìn)行不同的精度表達(dá)，同時提供關(guān)于信號時域和頻域的兩方面信息，從而達(dá)到分析非平穩(wěn)sEMG信號的目的。通過對時間尺度的變化可以對信號局部的細(xì)節(jié)起到放大和縮小的作用，小波分析具備實現(xiàn)信號多分辨率變換的特性[11]。

在信號處理中，基本小波函數(shù)的選擇是非常重要的，常用小波有Daubechies小波、Marr小波、Morlet小波等，不同的小波基函數(shù)具有不同的特性，需要根據(jù)具體的應(yīng)用進(jìn)行選取，在實際使用時常常需要根據(jù)任務(wù)目的通過實驗比較才能確定。

2.1.2 Cohen類時頻分布

上世紀(jì)60年代，Cohen發(fā)現(xiàn)眾多的時頻分布其實都是基于Wigner-ville分布的變形，可以用統(tǒng)一的數(shù)學(xué)形式表達(dá)出來，統(tǒng)稱為Cohen類時頻分布，其實質(zhì)是將信號的能量分布于時頻平面內(nèi)。信號x在數(shù)學(xué)表達(dá)式中出現(xiàn)了兩次（“雙線性”因之得名），從而避免了線性時頻表示中時間分辨率和頻率分辨率的互相牽制。常用的Cohen類時頻分布包括 Wigner-ville分布（WVD）、偽 Wigner-ville分布（PWVD）、平滑偽 WVD 分布（SPWD）、Choi-Williams分布（CWD）、Born-Jordan分布（BJD）、連續(xù)指數(shù)分布（RWED）等分布方式。具體算法均是在表達(dá)式中設(shè)計不同的核函數(shù)獲得，參考文獻(xiàn)中對各種分布的表達(dá)公式有詳細(xì)描述[12-15，31]，鑒于篇幅本文不再一一贅述。

WVD是一種常用的雙線性時頻分布，是Cohen類時頻分布最常見的一種類型，即核函數(shù)g(θ，τ)=1時的Cohen類時頻分布，是分析單分量時變信號的重要工具。WVD可以看作是信號能量在時域和頻域中的分布函數(shù)，即能量（E）等于WVD在時間和頻率兩個軸上的雙重積分，WVD在時域和頻域均可獲得很高的分辨率而且還具有一些很好的特性，包括時移不變性、頻移不變性、時域或頻域壓擴特性及邊緣特性等，但對于多分量的信號，最主要的缺陷是交叉干擾項的存在。交叉項是雙線性分布的固有結(jié)果，它來自多分量信號中不同信號分量的交叉作用，交叉項的幅度有時可達(dá)到主項的兩倍，造成信號的時頻特征不清。而且交叉項是震蕩分布的，每兩個分量就可以產(chǎn)生一個交叉項，如果有N個分量，就會產(chǎn)生CN2個交叉項[12]。如何有效抑制交叉項是正確進(jìn)行時頻分析的關(guān)鍵。常用的方法是設(shè)計特殊的核函數(shù)，形成其他類型的分布。

偽Wigner-ville分布是在WVD的基礎(chǔ)上對信號進(jìn)行截取，即“加窗”，可以是矩形窗，漢寧窗，海明窗等等，相當(dāng)于對Wigner-ville分布進(jìn)行了平滑。平滑偽WVD分布（SPWD）則在PWVD基礎(chǔ)上再次加窗，為PWVD進(jìn)一步作平滑處理。

當(dāng)Cohen類分布的統(tǒng)一表達(dá)式中核函數(shù)取指數(shù)函數(shù)g(θ，τ)=exp(-(2πθτ)2/σ)，即為 Choi-Williams分布（CWD）。它具有更好地抑制交叉項的效果，因而成為目前最為常用的雙線性時頻分布。這里σ是一個壓縮交叉項調(diào)整自項分辨率的尺度因子。為了獲得高的自項分辨率，σ的值應(yīng)該較大；另一方面，為了壓縮交叉項，σ應(yīng)該較小。因此，對每一種特殊的應(yīng)用，σ應(yīng)該進(jìn)行針對性選擇。為此，Choi和 Williams優(yōu)化了 σ 的選擇范圍為 0.1～10[13]。當(dāng)σ趨近無窮大時，核函數(shù) g(θ，τ)趨近為 1，CWD變成WVD。此時雖然有最好的自項分辨率，但交叉項的干擾也變得最嚴(yán)重。在考察表面肌電動態(tài)收縮時，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為σ應(yīng)取值為1，此時獲得的信號表現(xiàn)較為理想[14]。

2.2 瞬時頻譜參數(shù)

常用的瞬時頻譜參數(shù)有瞬時平均頻率（instantaneous mean frequency，IMNF） 和瞬時中值頻率（instantaneous median frequency，IMDF），分別是平穩(wěn)信號中 MNF和MDF含義在非平穩(wěn)信號中的擴展，其生理學(xué)解釋也分別與之對應(yīng)，IMDF是功率譜上使左右兩邊能量相等的點，即“重心”所對應(yīng)的頻率值。IMNF是指功率譜定義范圍內(nèi)平均功率所對應(yīng)的頻率值。對同一信號IMDF和IMNF之間存在偏差。總體來講IMDF的性能要優(yōu)于IMNF。Bonato等[15]對比 WVD、CWD、BJD 等不同分布方法以及不同信噪比條件下IMDF和IMNF的區(qū)別，發(fā)現(xiàn)IMNF比IMDF對信噪比（SNR）的變化更敏感，尤其是在WVD分布中。如果其他條件相同，對任何SNR，IMDF的均方根誤差小于IMNF，平均要低18%左右。

2.3 各種時頻分布的應(yīng)用

STFT概念和實現(xiàn)起來都較簡單，但其運用有一定的前提，就是非平穩(wěn)成分足夠緩慢，足夠到選擇一個比較長的窗口。但這會導(dǎo)致頻譜解析度的損失。Hof報道IMNF和IMDF的估算誤差與時間窗的長度成反比[16]，另有Potvin報道，對于典型的EMG信號，要保證獲得可以接受的頻率解析度，最小的時間窗口寬度為250ms[17]，這種條件大大限制了STFT的實用意義。因為在運動實踐中，單次收縮引起的信號脈沖串的長度常常接近甚至小于這個限制，這時應(yīng)用STFT很難給出可接受的頻率分辨率。文獻(xiàn)中所見的STFT應(yīng)用多是在實驗室中特定的收縮方式下進(jìn)行，如Maclsaac等用STFT在動態(tài)條件下跟蹤肌肉疲勞，監(jiān)測到隨著疲勞的發(fā)生平均頻率出現(xiàn)下降的趨勢[18]，Cifrek等運用 STFT計算動態(tài)收縮下大腿部肌肉每次收縮時的最大瞬時IMDF值，發(fā)現(xiàn)其均依從時間呈明顯的下降[19]。這說明只要符合限制條件，STFT仍然是一個簡單快速而且實用的時頻分析手段。然而，目前還需要進(jìn)一步對本方法的限制進(jìn)行研究。

sEMG的小波分析比較多見，目前有爭論，其中多數(shù)學(xué)者持肯定態(tài)度。James等研究擊踵模擬跑步對腿部肌肉sEMG的影響，通過CWT變換，可以得出清晰而且顯著的時頻分析結(jié)果[20]。Karlsson運用CWT分析肌力遞增的伸膝運動，評價在伸膝過程中IMNF的變化，發(fā)現(xiàn)大部分受試者的IMNF與肌力的變化呈明顯的正相關(guān)關(guān)系，且無性別差異[21]。也有人認(rèn)為CWT影響因素太多，目前階段尚不適合應(yīng)用，如Beck等考察小波變換所得到的等動收縮下的IMNF，認(rèn)為難以通過IMNF來評價運動過程中力矩的變化，但作者認(rèn)為這是非生理因素影響所致，而理論上則是完全可行的[22]。Lauer等運用CWT研究37名腦癱患兒肢體肌力的評估方法，發(fā)現(xiàn)CWT獲得的sEMG數(shù)據(jù)與臨床診斷的運動神經(jīng)損傷的程度呈高度相關(guān)，而且與評價患兒行走能力的大肌群功能分類量表（GMFCS）的評分高度相關(guān)。作者認(rèn)為，sEMG的CWT分析可以作為分析步態(tài)異常、評價臨床治療效果的有效方法，也可能會成為臨床治療決策的輔助預(yù)測工具[23]。

Cohen類分布目前也廣泛應(yīng)用于表面肌電圖的分析。Knaflitz等檢測受試者腿部肌肉在蹬車時的sEMG表現(xiàn)，在疲勞產(chǎn)生的過程中，由CWD得出的IMNF與時間有明顯的相關(guān)性表現(xiàn)[24]。Roy等人考察靜態(tài)與動態(tài)收縮時運用CWD得出受試者循環(huán)上舉動作時腰部肌肉的IMDF，發(fā)現(xiàn)IMDF的變化模式與收縮方式有關(guān)。靜態(tài)收縮時MDP呈線性下降，而動態(tài)收縮時IMDF的變化則是非線性的。這暗示動態(tài)收縮中肌纖維的募集方式與靜態(tài)收縮不同，可能與動態(tài)收縮中的代謝恢復(fù)有關(guān)[2]。Balestra等人通過CWD得到不同肌肉的IMNF，并計算IMNF隨時間的下降率，并結(jié)合角速度、關(guān)節(jié)加速度等參數(shù)來分析不同肌肉在疲勞過程中的差異，也收到很好的效果[25]。

關(guān)于不同雙線形分布的對比，Bonato[15]對比了三個時頻變換，即WVD、CWD和BJD，研究顯示，對于 IMNF的估計，運用CWD分布獲得的數(shù)據(jù)的偏差總是比WVD和BJD變換的偏差小。這很可能是由于CWD在剔除干擾項方面優(yōu)良的能力。與BJD和WVD相比，用CWD獲得的IMDF有較小的偏差。為了評價不同的SNRs的影響，通過在模擬信號上疊加一個不相關(guān)的零均值白高斯過程導(dǎo)致10dB和1dB的SNRs，對上述過程進(jìn)行分析。結(jié)果表明來自于WVD的應(yīng)用具有較高的誤差，特別是當(dāng)SNR等于1dB時。故得出結(jié)論，CWD產(chǎn)生的重建分布圖具有最低的誤差，雖然BJD也給出了可接受的結(jié)果。正如以前所指出的，這一發(fā)現(xiàn)與Choi-Williams變換的核函數(shù)具備較高的選擇能力有關(guān)，它導(dǎo)致更有效的干擾項衰減。Boissy等人甚至認(rèn)為CWD是Cohen類分布目前最適合于動態(tài)收縮中肌電疲勞評價的分布方式[26]。Karlsson等[21]報道對于電腦合成EMG信號，在標(biāo)示頻率特征方面CWT較STFT更具準(zhǔn)確度并且具備更少的“噪聲”。另一篇文章中Karlsson等[27]對模擬信號和真實肌肉的EMG信號同時進(jìn)行研究，結(jié)果顯示基于CWT的頻譜都較基于STFT得出的頻譜具有更少的均方誤，而且小波壓縮（向0壓縮小波參數(shù)以減少頻譜中的噪聲）能顯著提高頻譜估計的準(zhǔn)確度。Karlsson等進(jìn)一步對線形方法和雙線形方法進(jìn)行比較[28]，對比同一收縮的 STFT、PWVD、RWED和CWT集中分布之間的差異。結(jié)果顯示，通過CWT和STFT獲得的IMNF與理論值最為接近，RWED方法獲得的誤差最大。繼續(xù)研究顯示CWT在所有個案中都獲得最低的方差和相對誤差，對評估比較明顯的非平穩(wěn)信號的IMNF，STFT方法產(chǎn)生的相對誤差顯著大于PWVD和RWED，而后兩者之間差異不顯著。但是，STFT在估計標(biāo)準(zhǔn)差方面要強于PWVD和RWED。在模擬肌電信號中CWT在所有的方法中顯示最好的統(tǒng)計學(xué)表現(xiàn)，而STFT擁有所有方法中最差的表現(xiàn)。在對真實EMG信號的分析中，4種方法獲得IMNF隨時間變化的表現(xiàn)類似，但CWT較其它方法似乎具有更低的“噪聲”影響，其表達(dá)更加平滑。也有相反的意見。Beck等研究疲勞肌肉的EMG，發(fā)現(xiàn)通過STFT和CWT得到的頻率表現(xiàn)出類似的反應(yīng)模式，兩者的差別并不顯著[29]。另外Bruns關(guān)于腦電圖（EEG）時頻方法對比的研究，也佐證了兩種方法獲得的頻譜表現(xiàn)并無明顯差別[30]。Ryan等追蹤伸膝肌靜態(tài)遞增收縮時sEMG的時頻變化，也發(fā)現(xiàn)通過STFT和CWT可以獲得類似的時頻分布特征，得出與Beck類似的結(jié)論，作者認(rèn)為STFT甚至比CWT更有優(yōu)勢，表現(xiàn)在通過前者獲得的EMG與力矩間的回歸曲線的復(fù)相關(guān)系數(shù)要高于后者，因此其曲線擬合較CWT更為理想[31]。不同研究結(jié)果出現(xiàn)差異的原因可能與不同的實驗方案有關(guān)系，對不同方法的更進(jìn)一步對比分析是開展下一步工作的重點。

3 增強瞬時頻譜參數(shù)靈敏度

時頻方法分析非平穩(wěn)信號的優(yōu)勢已被公認(rèn)，但運用到評價動態(tài)收縮的肌肉疲勞中時，仍要對收縮方式加以限制，排除運動的生物力學(xué)因素的影響，以使產(chǎn)生的頻譜中的變化相對與非生理因素?zé)o關(guān)，因而更近于與肌肉疲勞有關(guān)。為了獲得一個在動態(tài)肌肉收縮期間令人滿意的，與瞬時頻譜參數(shù)的變化相關(guān)的表面肌電信號的變化的靈敏度，需要采用兩個策略:一、把表面肌電信號分析限制在運動周期中大多數(shù)生物力學(xué)變量可重復(fù)的部分；二、在一些順序的周期內(nèi)，表面肌電信號的準(zhǔn)周期平穩(wěn)性假設(shè)得是有效的[32]。

第一個策略是為了降低擾亂因素的影響。即在收縮方式的選取方面，只有選擇一個可重復(fù)的、周期性運動方式，并選擇每個單次收縮內(nèi)最小生物力學(xué)變異性的區(qū)段進(jìn)行分析，可以對動態(tài)收縮期間非平穩(wěn)表面肌電信號與肌肉疲勞的關(guān)系進(jìn)行評價。因為首先，周期性收縮在康復(fù)、運動醫(yī)學(xué)、人體工效學(xué)研究等方面是廣泛存在的；其次，周期性運動可以控制影響表面肌電信號的那些非生理因素，我們可以認(rèn)為每次循環(huán)周期都導(dǎo)致幾乎相同的生物力學(xué)變化，包括肌力的變化模式、肌肉長度以及肌纖維收縮/拉伸的速度，它們在每個周期都產(chǎn)生相同的時頻譜改變。如果選取EMG信號每個周期的同一個部分進(jìn)行對比，就可以把這些時頻譜改變排除，那么理論上講，從監(jiān)控這些部分獲得的sEMG時頻譜的變化應(yīng)該只與疲勞引起的頻譜壓縮有關(guān)[15]。但是需要注意的是當(dāng)肌肉疲勞時，運動中的所有生物力學(xué)變量是很難控制的，不可能始終完全相同，要達(dá)到很好的可重復(fù)性，有必要進(jìn)一步約束生物力學(xué)條件。

第二個策略是降低參數(shù)估計值的標(biāo)準(zhǔn)差，此值太大會影響參數(shù)的估計。這與收縮程度的選擇有關(guān)。肌肉收縮可以分為兩類:一、高強度收縮:如最大或接近最大用力的收縮，只能維持很少幾個周期；二、慢速收縮:用力程度較小，能維持較高的收縮頻率和時間。通常我們獲得的肌電指標(biāo)通常會有很高的標(biāo)準(zhǔn)差，即穩(wěn)定性差，這會影響最終的參數(shù)結(jié)果。但如果假定在少時幾個周期內(nèi)頻譜的變化可以忽略不計，將這些周期的IMDF進(jìn)行平均可以降低參數(shù)的變異度。這樣做的前提是將這些周期的EMG信號看成周期平穩(wěn)信號。但目前尚無確切辦法證明這個前提。目前只能認(rèn)為在慢收縮速度下的EMG信號是準(zhǔn)周期平穩(wěn)信號。準(zhǔn)周期平穩(wěn)信號這樣規(guī)定:在k個連續(xù)周期中，自協(xié)方差函數(shù)不會顯著改變，k個連續(xù)周期中的估計值可以進(jìn)行平均而不會引入明顯偏差。因此這些周期中派生的瞬時頻率參數(shù)可以進(jìn)行平均，從而增加這些參數(shù)的穩(wěn)定性[33]。因為高強度收縮類型不屬于準(zhǔn)周期平穩(wěn)信號，因此這種做法尚不適用于高強度的收縮方式。高強度收縮條件下如何提高信號的穩(wěn)定性尚需進(jìn)一步研究。

4 結(jié)語

如何在動態(tài)的肌肉活動中運用頻域信號指標(biāo)，是加強sEMG在體育科研中應(yīng)用的著手點之一。在非平穩(wěn)信號的處理中，時頻分析方法具有顯著的優(yōu)越性，現(xiàn)已受到體育科研領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。近年來，隨著sEMG方面研究工作的不斷深入，時頻分析已經(jīng)成為運動性生物電信號分析方面的重要手段。利用該方法不僅能分析信號的動態(tài)過程，揭示出用傳統(tǒng)方法評價疲勞難以獲得的信息，還有可能根據(jù)時頻分布特征對信號進(jìn)行分類，為在運動心理、運動生物力學(xué)、運動選材等領(lǐng)域開展生物電信號分析的無創(chuàng)診斷提供科學(xué)的依據(jù)。

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