肌肉疲劳是由运动引起的肌肉最大随意收缩力减小的现象,其研究可应用于生理医学的职业病预防或体育工程的运动员训练等方面。之前已有众多研究者利用肌电信号对肌肉疲劳进行研究。作为一种新的研究肌肉收缩与肌肉疲劳的信号分析工具,肌音信号具有独特的优点,近年来逐渐受到更多关注。本课题针对日常生活中较为普遍的肌肉疲劳现象用肌音信号进行研究,根据前人的研究方法设计了桡侧腕屈肌的静态收缩疲劳试验和肌肉动态收缩疲劳试验。在静、动态肌肉收缩条件下对肌音信号进行频域特征分析,运用离散小波分解重构和小波包分解重构的方法对肌音信号的频带信息变化进行探究。对肌肉疲劳过程中的肌音信号进行时频域特征分析,运用短时傅里叶变换,并提取上述两个特征参数,定量计算特征值的变化幅度。本文经过静、动态肌肉收缩疲劳试验和特征研究,表明肌音信号是分析肌肉活动、评价肌肉疲劳的有效工具。从研究结果看来,对于这两种肌肉收缩方式,平均功率频率(MPF)和中值频率(MDF)都是评估疲劳有效参数,体现了一定的规律性。研究的方法和结论对于将来运用肌音信号对肌肉疲劳程度量化研究具有促进作用。