胡淑娴
- 作品数：2 被引量：6H指数：1
- 供职机构：上海大学通信与信息工程学院更多>>
- 发文基金：上海市教育委员会重点学科基金国家自然科学基金香港特区政府研究资助局资助项目更多>>
- 相关领域：电子电信医药卫生更多>>
- 基于希尔伯特-黄变换的肌动图估计肌肉疲劳研究被引量：5
- 2011年
- 肌动图(MMG)记录了肌纤维的低频侧向振动,表征了肌肉活动的力学特性。MMG信号可用于估计肌肉疲劳。希尔伯特-黄变换(HHT)作为一种时频分析方法,具有自适应性,适合于非线性、非平稳信号分析。本文利用HHT对上肢肱二头肌等长收缩疲劳实验中记录的MMG信号进行分析,提取计算瞬时频率的最高值与最低值的差(频带值)作为特征量,以估计肌肉疲劳特性。实验结果表明,当肌肉完全疲劳以后,50%最大力矩值和70%最大力矩值情况下,频带比分别为0.431±0.607和0.286±0.218,说明肌肉疲劳以后,频率有了明显地下降。
- 胡淑娴施俊
- 关键词：希尔伯特-黄变换肌肉疲劳肌电图频带
- 等张收缩肱二头肌特性的多信号结合研究被引量：1
- 2009年
- 表面肌电图(Surface Electromyography,SEMG)表征了骨骼肌的电生理特性;而肌动图(Mechanomyography,MMG)则是反映骨骼肌收缩时的肌纤维振动的力学特性。超声可以清晰的观测骨骼肌空间形态变化,我们把超声扫描骨骼肌得到的有关骨骼肌结构形态变化的信息定义为"声肌图(Sonomyography,SMG)"。本文同步采集了肘关节屈伸引起的肱二头肌等张收缩时的超声图像、肘关节角度、SEMG和MMG信号,初步分析了不同信号之间的关系,多角度结合研究了骨骼肌的特性,表明了多信号结合研究骨骼肌特性是发展的趋势。
- 胡淑娴施俊郭静宜郑永平
- 关键词：肱二头肌表面肌电信号
