【肌肉疲劳微机监测系统】.pdf

浙江大学研究生学位论文用纸P 摘要随着肌肉持续收缩,肌电倍号功率谱何较低频率压缩。研究人员已证实这而谱压缩是由于肌纤继动作电位传导速度下降以及局部肌肉疲劳引起的。肌电倍号功率谱的中值频率认为是测量谱压缩的比较好的参数.本文提出了一在线实时估计中值频率的算法。这个算法是建立在通过控制采样频率实现一可调数字滤波四的基础之上。从而实现了有效地和简单地改变滤波四的裁止频率。对采样频平量化而引起的中值频率估计误差进行了分析讨论。与过去介绍的算法比较,本文提出的算法具有几个优点。根据本文提出的算法,设计构造了一个肌肉疲劳监测系统。

浙江大学研究生学位论文用纸P.亚 AESTRACT As amuscular contraction is sustained,the power spectrum ofthe myoelectric signaliscompressed into the lower frequ.encies,This spectral shift has been associated with localized muscular fatigue and the conduction velocity decrease of the muscle fibers action,potentials by

浙江大学研究生学位论文用纸P.V 目录 PAGE 摘要一、前言二、表面肌电信号功率谱中值频率在线实时估计方法(一)中值频率估计原理、。(二)采样频率与数字滤波器幅频特性的关系。。(三)中值频率估计方法.三、数字滤波器设计。(一)设计指标确定:(二)设计公式及滤波器系数。(三)信号定标.四、滤波器过渡带对中值频率估计误差影响(一)过渡带与中值频率的关系.(二)采样频率与中值频率估计值之间的关像,.五、肌肉疲劳微机监测系统。(一)硬件.