基于短时傅里叶变换的动力性运动疲劳肌音特征分析

张海岛，闵一建，钱铁群，许　龙，李凤鸣

(1.中国计量大学 理学院，浙江 杭州 310018；2.陕西师范大学 物理学与信息技术学院，陕西 西安 710119；3.浙江大学 公共体育与艺术部，浙江 杭州 310058)

肌音(Mechanomyographic, MMG)是肌肉因机械振动而发出的声音信号，由肌纤维在收缩的过程中向侧面扩大和变形而引起的对应位置皮肤表面上的细微振动产生[1]，其包含了肌肉状态、运动模式和运动意图等丰富的信息，可以应用于人机交互及假肢控制和肌肉功能及状态评价等领域[2]，因此被学者用来对肌肉疲劳进行研究.Gobbo[3]测量了肱二头肌与股外侧肌等长收缩时的MMG信号，其峰峰值随疲劳的加深分别降至初始值的60%与47%.Yang[4]对肱二头肌MMG信号的测试结果显示MMG信号的均方根值随着肌肉疲劳的增加而下降.Madeleine[5]测试了肱二头肌等长收缩功率谱随肌肉疲劳的变化趋势，结果表明平均功率频率随疲劳的加深而下降.闵一建[6]使用了非线性的L-Z复杂度评价腓肠肌负重提踵运动疲劳的MMG信号，随着肌肉力量的下降，L-Z复杂度逐渐减少，当肌肉疲惫时达到最小值.此外MMG也可以与已有一定应用的肌电信号相互补充[7-8].Esposito[9]研究评估了经短期恢复后运动单元由疲劳诱发的变化，测试了肱二头肌等长收缩至疲劳以及恢复10 min后的肌电与MMG信号，分析了信号的方均根和功率谱的平均频率，结果表明经过10 min的恢复后一些高度疲劳的运动单元可能无法招募.Okkesim[10]研究了肱二头肌与肱三头肌的肌电和肌电信号，分析了频率比变化与平均功率频率和中频之间的相关性，结果显示这些特征量之间存在较高的相关性，频率比变化可用于评估肌肉疲劳.

大量研究表明MMG反映了肌肉力学的特定方面的信息，可用于跟踪局部肌肉疲劳引起的肌肉收缩性能的变化.不过很多研究得出的结论都是在小负荷状态下的静力性运动(运动时，肢体静止不动或不发生明显的位移,肌肉长度也不发生变化，却处于紧张用力状态.)状态下得到的[2,11].在肌肉运动的过程中不同的运动方式，如动力性运动(相对静力性运动而言的，在克服阻力做功时，肢体靠近，发生明显的位移，肌肉长度也在不断变化.)，是否会对MMG信号的变化特征有影响，所得出的规律是否适用于其他类型的运动有待研究.为了解不同运动方式对MMG信号的影响，对动力性运动的MMG信号进行了测试分析.本文进行了腓肠肌负重提踵运动至疲劳并提取MMG信号，计算了MMG信号的中值频率随疲劳的变化，探讨不同运动方式对MMG信号频率特征的影响.

1　研究对象与方法

测试对象为健康男性学生8名，年龄(25±4.6)岁，身高(175.1±5.8) cm，体重(73.8±6.0) kg.实验前身体状况良好，无腓肠肌损伤或疾病，并在实验前24 h无剧烈运动，没有疲劳现象.

实验采用坐姿负重提踵的方法诱发腓肠肌疲劳，负荷为20 kg.受试者上肢直立，双腿弯曲，脚掌前1/3放置于踏板上，之后脚后跟向上提至最高点，略微停顿后恢复原来的姿态.受试者按照30次/min的节律完成动作，直至不能完成动作进入疲劳状态为止.

测试MMG所用的传感器为课题组自研的肌音专用传声器，频带范围0.1～5 kHz，使用胶带固定与腓肠肌外侧头肌腹位置.信号采集卡为NI 9234型4通道C系列动态信号采集模块，数模转换分辨率为24位，最大采样率为51.2 kHz,102 dB的动态范围，最大输入范围±5 V.肌声信号的频率一般小于100 Hz，所以信号采集卡完全满足肌声信号的采集要求.采集过程中采样率为2 000 Hz，完全满足MMG采样的需求.

2　数据处理

原始信号分段.受试者体质不同使得运动至疲劳所需时间不同.为便于分析，将各受试者的MMG信号划分为若干段，按等时间间隔(16 s)划分，每段信号中都包含有若干个完整动作的信号如图1.

图1　腓肠肌肌音信号Figure 1　Mechanomyographic signal of gastrocnemius

计算每段信号的中值频率，其定义为

其中，P(f)表示信号功率谱密度，fMDF为信号功率谱中值频率.

3　分析与讨论

计算结果显示随着疲劳的加深MMG的中值频率有增大的趋势，这与先前一些文献[2,11]报道的中值频率随疲劳的加深而降低有所差别.有关中值频率随疲劳的加深降低的结论都是在小负荷静力性运动的方式下得到的，实验时，受试者的受测试肌肉保持某种姿势不变，施加与肌肉最大随意收缩或次最大随意收缩相当的负荷使肌肉紧张，极短时间内耗尽能量储备直至诱发疲劳.本文对动力性运动疲劳的MMG信号进行分析，利用负重提踵运动诱发肌肉疲劳，肌肉始终处于收缩—放松—收缩这种循环的过程，运动持续时间较长直至疲劳.

表1　中值频率变化

根据肌纤维募集定律[12],在肌肉收缩过程中，形态较小的运动单位肌纤维(慢肌)首先得到募集，形态大的运动单位支配下的肌纤维(快肌)，最后才能够被募集.并且有文献[13]报道，在高重复性力量和耐力训练中，除非慢肌纤维中的肌糖原等能量耗竭，快肌纤维不会被募集.这表明快肌纤维的动员，除需要足够的负荷刺激之外，还需要足够的时间和足够的组数才能得到募集和动员[14].

在有关静力性运动疲劳的文献中，实验时受试者测试次数少负荷小，主要是动员慢肌参与工作[15].与之相比，本文进行的负重提踵运动持续时间长负荷大，根据肌纤维募集定律，运动过程中不仅慢肌得到募集，快肌也被大量募集.负荷和运动时间的差别使不同种类肌纤维的募集数目和过程有所不同[16]，从而使MMG信号具有不同的变化特征，

肌肉收缩时，由于许多运动神经元发放频率时不同步，因而不同类型的肌纤维在不同时间内参加进去，相互配合，相继活动使负重提踵过程中MMG信号各参数随运动进行与疲劳加深并不是线性变化的.此外，为确保结论的普遍性，对信号采取不同时间间隔划分对比计算，结果显示不同的时间间隔对信号中值频率变化趋势没有影响.

图2　肌音信号的中值频率Figure 2　fMDF of Mechanomyographic signal

4　结　论

本文对坐姿负重提踵至运动疲劳过程中腓肠肌的MMG信号进行了测量与记录，按等时间隔对信号进行分段，计算了各段信号的中值频率，得到了肌音信号中值频率随疲劳加深的变化规律.结果显示中值频率随疲劳的加深而增大，表明不同性质的运动方式会影响到肌纤维的募集，对MMG信号特征变化的影响较大.

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