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模糊熵理论在肌肉疲劳研究中的应用

冯湘梅  秦蒙  闵一建  
【摘要】:目的肌肉疲劳是由运动引起的肌肉最大随意收缩力量减小的现象,在运动训练和日常生活中经常发生。总体来说,疲劳可分为局部疲劳和全身疲劳。细化到具体部位,可分为中枢性疲劳与外周性疲劳两种。目前,用于评价肌肉疲劳的方法有很多,包括生理指标测定、自我感觉和一般观察法等。例如摄氧量、心率、肌力、表面肌电等的测定就是较为常用的测试手段。近些年来,国内外学者纷纷参与了肌肉疲劳信号的研究。而我们希望对于评价的结果要求尽量客观,而不依赖于研究者的主观解释。为了科学运动训练、合理工作程序、预防职业性伤害以及人体机能状态的监测,我们展开了利用肌声探究运动疲劳的研究工作。方法肌声是肌肉在运动收缩过程中由于机械振动而产生的声波,它包含了肌肉收缩过程中的肌肉活动状态,通过处理它所提供的信息,来反映肌肉的疲劳内在因素。肌肉疲劳映射非线性特征,我们通过模糊理论进行处理。模糊熵是模糊理论中用于分析数据的一种非线性方法,它能表征信号的复杂性(不规则性),而复杂度越大熵值也就越大。它与常用方法样本熵相比,对采集信号长度的依赖性更小,具有更好的相关一致性,与近似熵对比,突出反映在具体问题环境中的稳定性优势。我们借助计算机工具对所采集的信号进行模糊熵处理,最终对肌肉的疲劳过程给出定量可靠的评定,由具有可控周期性的正弦信号对经由模糊熵理论编写的程序进行检测,我们发现它对幅值、频率、数据长度、灵敏度等都比较敏感,并且在肌肉疲劳过程中检测到的肌声信号的幅值、频率、频率宽度也都是有显著变化的,通过分析最终确定了合理的参量。在确保主程序准确无误的情况下,对经筛选后的具有代表性的实验数据进行处理。结果实验对负荷站立提踵运动的腓肠肌疲劳,腓肠肌肌声信号的模糊熵刚开始由最大逐渐减小,但整体值仍然比较大,其减小过程中斜率也比较大;到某一位置整体值减小,其对应的斜率值和最初相比也减小(这说明肌肉发生疲劳时肌声信号趋于有序),这样就出现一个转折点区间。根据疲劳定义,进入疲劳状态为中期,我们预测那个折点区间就是人开始进入疲劳状态的时间区间。结论人体局部肌肉疲劳有前期、中期和后期,熵值随着时间发生变化,且都有明显的折点区间,但部分人后期出现了过疲劳状态,肌肉发生颤抖。总体符合熵值先迅速减小,后来减小速度趋于缓慢的规律,这说明肌肉发生疲劳时序列的复杂程度趋于有序。

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