【摘 要】
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肌音研究常用的信号处理方法有短时傅里叶变换、小波分析等,但这些方法均存在一定缺陷。本文提出匹配追踪(Matching Pursuit)方法进行时--频分析,并从中提取特征参数,从而鉴
【机 构】
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陕西师范大学应用声学研究所,陕西师范大学应用声学研究所
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肌音研究常用的信号处理方法有短时傅里叶变换、小波分析等,但这些方法均存在一定缺陷。本文提出匹配追踪(Matching Pursuit)方法进行时--频分析,并从中提取特征参数,从而鉴别肌肉的疲劳状态。通过分析,发现疲劳状态下的肌音信号其高频频带有明显延展(至30Hz),高频能量占总能量之比也比非疲劳状态下的肌音信号较低(由22%下降至0.9%),表明肌肉在疲劳状态下表现出与非疲劳状态下不同的物理特性,有可能与肌肉的不同肌纤维单元(MU)的活动状态有关。
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