【摘 要】
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在竞技体育领域,通过增加运动强度以提高比赛成绩是主要的训练手段,但是如果没有对运动强度加以合理的科学掌控,很容易造成运动员的疲劳性肌肉损伤。在大运动量训练后,人体会出现一种肌肉做功能力下降的现象,这种现象叫做肌肉疲劳。一旦出现肌肉疲劳征兆时,运动员就应该及时调整训练强度,避免造成肌肉损伤。因此,采用科学技术手段对运动员的肌肉疲劳状态进行监测具有重要的实际应用价值。表面肌电（Surface elec
【基金项目】
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国家重点研发计划课题“国家科学化训练基地建设关键技术研究与示范”；
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在竞技体育领域,通过增加运动强度以提高比赛成绩是主要的训练手段,但是如果没有对运动强度加以合理的科学掌控,很容易造成运动员的疲劳性肌肉损伤。在大运动量训练后,人体会出现一种肌肉做功能力下降的现象,这种现象叫做肌肉疲劳。一旦出现肌肉疲劳征兆时,运动员就应该及时调整训练强度,避免造成肌肉损伤。因此,采用科学技术手段对运动员的肌肉疲劳状态进行监测具有重要的实际应用价值。表面肌电（Surface electromyogram,s EMG）作为反映骨骼肌动作电位在时间和空间上聚合的一种生物电信号,常用于姿态识别、康复训练和假肢控制等领域。针对肌肉疲劳检测方法准确率低的问题,本文提出了一种用于优化反向神经网络（BP-NN）参数的方法,通过对表面肌电信号的采集、预处理、特征参数提取,建立了肌肉疲劳检测模型,最终设计了用于运动员训练时的肌肉疲劳检测系统。论文首先设计了用于采集肱三头肌、三角肌、肱桡肌的三通道肌电采集模块,并通过蓝牙将表面肌电信号传输给上位机、储存在TF卡中;其次对s EMG进行预处理,包括利用扩展卡尔曼滤波方法滤波和滑动窗口法数据分割;然后提取了表面肌电信号的16个特征,并用Adaboost算法确定了其中最显著的13个特征作为模型的训练和测试样本,建立了基于果蝇优化算法（FOA）和遗传算法（GA）优化BP-NN参数的FG-NN肌肉疲劳检测模型;最后为了评价模型的检测效果,利用准确率等评价标准,设计了FG-NN模型与传统的BP神经网络、FOA-NN和GA-NN模型的对比试验。试验结果表明,FG-NN模型的准确率为96.7%,其余三种模型的准确率分别是85.8%、89.3%和90.2%。本文在BP神经网络的基础上构建了基于FG-NN的肌肉疲劳检测模型,以此设计的肌肉疲劳检测系统对于运动训练中的人体疲劳检测具有实际的应用价值。
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