表面肌电信号分析方法及其在体育领域中的医药应用

夏培玲 刘昕 姜广富

摘 要：表面肌电信号（sEMG）能够实时、准确且在无损伤的状态下反映肌肉活动的状态和功能状态。表面肌电信号有多种 分析方法，包括时频分析、参数模型分析、非线性指标分析等。表面肌电信号在临床诊断，康复医学以及运动医学中都具 有重要意义。本文介绍了表面肌电信号常用的分析方法，以及其在体育运动领域的研究情况，结果显示，体育运动领域中运用表面肌电信号进行动作技术诊断、肌肉疲劳评估等方面研究广泛。

关键词：表面肌电信号 时频分析 体育运动

中图分类号：G804.2 文献标识码：A 文章编号：2095-2813（2018）07（a）-0006-03

表面肌电信号（sEMG）是在皮肤表面通过电极引导、放大从而记录下来的神经肌肉系统在活动时的生物电信号，能够实时、准确且在无损伤的状态下反映肌肉活动的状态和功能状态。通常所获得的肌电信号是一组一维时间序列信号，它的变化与所参加活动的运动单位的类型、数量、放电频率，以及动作电位的传导速度皮下脂肪厚度等因素有关[1]。由于表面肌电具有安全性特征，它被广泛应用于人体运动学的研究领域，用表面电极去探测运动中肌肉表面的电信号，表面肌电也存在缺点，它的主要缺点是只能研究活动中表面肌肉的肌电特征，无法探测到深层肌肉的肌电活动特征。

1 sEMG信号常用分析方法

表面肌电信号常用的分析方法为时、频分析方法。时域分析方法主要包括积分肌电值（iEMG）和均方根值（RMS）。积分肌电值是指肌肉在一定的时间内参与运动的运动单位放电量的总和，其值的大小在某种程度上反映出参加工作的运动单位的数量及运动单位的放电量大小[2]，是评价肌肉疲劳的重要手段之一。运动进行时，最先参与运动的运动单位开始疲劳，需要募集更多的运动单位，使肌肉的放电现象逐渐增强，所以单位时间内的iEMG也随之增加；运动单位疲劳后，参加收缩的运动单位逐渐减少，频率逐渐下降，表现出的iEMG也有所降低[3]。均方根值（RMS）是用来描述一段时间内肌电的平均变化特征，肌电幅值的变化决定了均方根值的大小，但是它不能反映肌电信号细节的变化。在频域分析方面，主要指标有平均功率频率（MPF）和中位频率（MF）。对低负荷运动条件下频谱的变化有高度敏感性的指标是平均功率频率（MPF），MPF随运动时间的延长而减小，负荷越大，减小就越明显。中位频率（MF）是肌纤维放电频率的中间值，它将能量谱的能量一分为二。MPF和MF都可反映肌电信号在不同频率分量的变化，但在具体研究中MPF对反映肌肉活动状态和功能状态方面更具敏感性[1]。

表面肌电信号也发展了将时频或幅频结合起来分析的方法。比如幅频联合分析（JASA）就是一种同时考虑EMG振幅和频率变化的一种疲劳测定分析方法[4]；小波分析法也是把时域和频域结合起来进行分析，它是研究非平稳信号的一种有效方法，在生理信号分析中得到了广泛的应用[5]。

然而，表面肌电信号往往是随着肌肉的活动呈现出非稳定信号的变化特征，传统的时频分析就会受到一定的限制，所以产生了非线性分析方法，如信号关联维数、肌肉复杂度、分形分析等[6]。

2 sEMG信號进行专项动作技术诊断

许多研究者们利用表面肌电技术来对不同运动项目的技术动作改进和专项训练进行监测。赵伟科等人[7]对北京体育大学6名优秀网球运动员正手击球动作技术进行表面肌电信号分析，结果发现，正手击球动作中最先发力的肌肉是斜方肌、胫骨前肌和腓肠肌，而三角肌前部、腓肠肌、胫骨前肌和斜方肌的用力时间比其他肌肉长，这说明表面肌电测试可以用于诊断网球击球动作是否合理、正确。郭峰等人[8]对沈阳体育学院8名健将级女子拳击运动员后手直拳动作进行表面肌电分析，结果显示，在后手直拳击打的过程中，上肢肌肉中三角肌前束的做功百分比最高，在后手直拳击打的过程中主动肌的激活顺序分别为三角肌前束、肱三头肌和尺侧腕屈肌。说明在后手直拳击打动作中，上肢拮抗肌发挥着重要作用，所以建议在平时的训练中应该加强上肢拮抗肌的训练。杨文明等人[9]同时对6名一级跳高运动员背越式跳高起跳腿的缓冲、蹬伸技术环节的运动学和肌肉表面肌电图进行研究，他们发现在整个起跳过程中比目鱼肌、股外侧肌贡献度较大，胫骨前肌的贡献度较小，但是股二头肌的肌电活动持续在整个起跳过程，所以他们建议在今后的训练中，不仅要加强起跳腿蹬伸的主动肌的力量训练，也要适当加强股后肌群的力量训练。

伴随运动性疲劳的发生，表面肌电信号可以在一定程度上反映出肌肉收缩功能的变化，它会受到不同因素的影响，比如：运动方式、运动强度、肌肉收缩方式、性别、年龄等。也有研究者认为，肌肉出现疲劳至少存在两类作用机制，即为外周机制和中枢机制[10]。杨春红等人[11]运用线性和非线性分析方法分析不同强度等长收缩诱发局部肌肉疲劳及疲劳恢复过程中表面肌电信号特征的变化规律，探讨影响表面肌电信号变化的可能原因和机制。实验结果显示，在肱二头肌疲劳收缩过程中，表面肌电信号的线性指标和非线性指标的变化具有良好的规律性，部分指标在恢复期2s便开始出现显著的恢复，且在恢复期的前10s恢复很快。他们认为恢复初期表面肌电信号的这种快速变化的特征暗示了在此期间机体的中枢控制因素可能发挥更大的作用。

3 sEMG信号评估肌肉疲劳

3.1 静力性运动中肌肉疲劳评估

多年来，运用表面肌电技术对运动性疲劳进行评估和监测也越来越受到研究者们的重视。在静力性运动中，Loscher[12]对腓肠肌和比目鱼肌以30%最大自主收缩（Maximal Voluntary Contration，MVC）做疲劳性等长收缩，发现均方根值（RMS）随时间延长显著上升，比目鱼肌呈线性增加，而腓肠肌则呈非线性关系。在静力性运动至疲劳过程中，与sEMG信号线性分析指标相比，运用sEMG信号非线性分析指标来评价肌肉疲劳具有非常好的敏感性[13]。

国内学者王乐军等人[14]让受试者右臂腕部以20%MVC做疲劳性等长收缩，至不能坚持负荷时结束实验，记录右侧肱桡肌和肱二头肌sEMG信号，结果显示肱二头肌与肱桡肌sEMG信号的RMS在运动中表现出逐渐增加的趋势，而中值频率（MF）、平均功率频率（MPF）表现出逐渐减小的趋势，MF、MPF与负荷运动持续时间之间具有显著负相关，RMS与负荷运动持续时间之间具有显著的正相关，研究者认为RMS反映肱二头肌与肱桡肌疲劳的敏感性和稳定性要优于其他指标。张海红等人[15]研究发现疲劳和非疲劳状态下sEMG信号特征存在显著差异，而在最大随意收缩诱发肱二头肌疲劳的过程中，sEMG信号的线性指标MPF和非线性指标则同样呈单调递减。以上为静力性运动至肌肉疲劳研究中sEMG信号表现出来的特征。

3.2 动力性运动中肌肉疲劳评估

运用sEMG信号对动力性运动至疲劳进行研究也备受关注。蒋琳[16]应用表面肌电信号的分析处理技术，对10名优秀男子中长跑运动员进行跑台不同强度递增负荷测试，研究发现，使用幅频联合分析法对肌肉的疲劳度进行評价比肌电疲劳阈更为精细，运动中，肌电信号的振幅通常会逐渐增大，而频率则逐渐下降，但不同肌肉间存在一定的差异。

表面肌电信号不但能够直观地反映出肌肉的收缩活动状态，而且还与肌肉组织中的代谢变化存在一定的关系[17]。刘兵[18]在功率自行车递增负荷运动过程中股四头肌的表面肌电信号变化特征的研究中发现，运动中表面肌电图显示振幅逐渐增高，积分肌电值和均方根值相应增加，中值频率（MF）值逐级减少的变化特征。同时还发现血乳酸浓度的变化趋势与积分肌电值、通气量的变化非常相似，运动后血浆Na+、K+和Ca+的浓度较运动前升高。近日马文凯等人[19]做了运动疲劳对sEMG信号影响的元分析，认为运动疲劳对iEMG有显著的影响，表现为数值升高，但其存在高异质性，提示iEMG虽然能有效评价运动疲劳但并不稳定；而运动疲劳对MPF也有显著影响，表现为数值降低，认为MPF才是评价运动疲劳的稳定而且有效的指标。

4 结语

在体育运动领域，利用sEMG技术对运动员进行力量的训练、动作技术的改正、肌肉活动状况的评定等提供有益的参考，对肌电技术进行全方位的诊断，则可克服传统消极因素，对训练手段进行不断的改进和升级，从而推动专项技术的发展，促进运动项目发展水平的提高。而sEMG技术在运动员疲劳方面的深入研究，将为合理安排运动量、检测运动员的机能状态提供快捷、简便的方法。

参考文献

[1]王健.sEMG信号分析及其应用研究进展[J].体育科学，2000（4）：56-60.

[2] 崔玉鹏，洪峰.表面肌电图在人体运动研究中的应用[J].首都体育学院学报，2005（1）：102-104，114.

[3] Pavlat J， Housh TJ， Johnson GO， et al. Electromyographic responses at the neuromuscular fatigue threshold[J]. Journal of Sports Medicine & Physical Fitness， 1995，35（1）：31-37.

[4] 王奎，刘建红，宋刚.sEMG技术在评价运动性疲劳方面的方法及应用[J].安徽体育科技，2004（3）：49-51.

[5] 秦前清，杨宗凯.实用小波分析：小波分析[M].西安电子科技大学出版社，1994.

[6] 李卓.表面肌电的信号分析及在体育科研中的应用[J].体育科技文献通报，2006（3）：31-33，30.

[7] 赵伟科，何辉.优秀网球运动员正手击球肌肉用力表面肌电特征分析[J].北京体育大学学报，2011（7）：74-77.

[8] 郭峰，张日辉.优秀女子拳击运动员后手直拳技术动作上肢肌肉表面肌电分析[J].沈阳体育学院学报，2009， 28（4）：65-68.

[9] 杨文明.背越式跳高起跳技术环节肌肉用力特点的研究[D].上海体育学院，2010.

[10]王健，刘加海.肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望[J].中国体育科技，2003（2）：5-8.

[11]杨红春，王健，张海红.等长收缩诱发肌肉疲劳及恢复过程中表面肌电信号特征变化规律[J].生物物理学报， 2005，21（5）：385-390.

[12]L?scher WN， Cresswell AG， Thorstensson A. Electromyographic response of the human triceps surae and force tremor during sustained submaximal isometric plantar flexion[J]. Acta Physiologica， 2010，152（1）：73-82.

[13]陈胜利，张立.表面肌电信号分析评价肌肉疲劳的有效性和敏感性[J].武汉体育学院学报，2011，45（12）：71-77.

[14]王乐军，陆爱云，范年春，等.表面肌电信号指标评价低负荷等长收缩诱发屈肘肌疲劳的敏感性和稳定性分析[J].中国运动医学杂志，2013，32（2）：117-123.

[15]张海红，王健，杨镇.最大随意收缩诱发肌肉疲劳的表面肌电信号变化[J].航天医学与医学工程，2006（5）：373-376.

[16]蒋琳.优秀中长跑运动员专项运动中肌肉疲劳度评价方法的研究[D].北京体育大学，2012.

[17]王国祥.不同负荷强度运动时表面肌电图中位频率与血乳酸浓度变化的关系[J].体育学刊，2004（1）：45-48.

[18]刘兵.递增负荷运动中股四头肌表面肌电信号变化特征及其生理学意义[D].苏州大学，2008.

[19]马文凯，赵国华，程超.运动疲劳对表面肌电影响的元分析[J].浙江体育科学，2018，40（1）：91-96，104.