肌电描记术(electromyography,EMG)是一个用于测定神经肌肉系统整体功能的一门技术。表面肌电信号(surface myoelectric signal,SMES)是由构成骨骼肌的肌肉纤维准随机性活动所产生的，反映了肌肉的解剖和生理学性质。通过表面肌电信号的检测和处理，可对肌肉收缩时骨骼肌的电生理特性进行研究。对肌肉电特性的了解，对于适当的在临床上解释表面肌电信号是必要的。表面肌电信号分析由于其方便及非侵入性，目前被广泛应用于生物力学、工效学和运动学研究。如果适当地加以运用、处理及解释，对于正常和非正常神经肌肉功能的分析，表面肌电信号也是一个很有价值的分析方法。 表面肌电信号可从整体的角度用于分析肌肉的活动，用于肌肉整体评价的这一技术经典的应用是肌肉疲劳的评价。肌肉疲劳通常定义为由于先前的体力活动而造成的肌肉做功能力的短暂的下降。当个别的肌肉纤维疲劳时，表面肌电信号频谱向低频方向移动。这样的变化被称之为局部肌肉疲劳的肌电表现。一般是通过频谱参数如信号功率谱的平均频率和中值频率来研究频谱的变化。通过跟踪肌电信号频谱的改变，能够获得有关肌肉和神经的生理活动的信息。 表面肌电信号分析是评价局部肌肉疲劳有效的工具。在过去由于受信号处理技术的限制，对肌肉疲劳的评价仅局限于肌肉等长、恒力收缩。肌肉在持续的静态收缩期间，产生的表面肌电信号可被认为是准平稳的，即在较短的时间间隔(0.5—2s)内信号是平稳的，此时的表面肌电信号可被认为是具有高斯幅度分布、零均值的广义平稳随机过程的一个实现。在这一假设条件下，可应用基于傅里叶变换的频谱分析技术来研究处理表面肌电信号。然而，在许多情况下，这一假设并不成立，必须采用其它的分析方法。不论对于等长收缩的脉冲活化还是动态肌肉收缩都会出现这种情况，肌肉动态收缩时会产生非平稳肌电信号。对作为一个非平稳随机过程的动态肌肉收缩期间的表面肌电信号的分析目前还不多见。 由于适合于非平稳信号分析的频谱估计技术的发展，使得动态收缩条件下的肌肉疲劳评价得以实现。本文描述了用于肌肉动态收缩期间非平稳表面肌电信号的时频分析方法。用短时傅里叶变换、Wigner-Ville分布及Choi-Williams分布计算了表面肌电信号的时频分布，用于信号频率内容随时间演化的可视化观察。二次时频表示信号分析方法不要求信号的平稳性，本课题对其进行了研究。由于交叉项的影响，这些时频分析方法引入了令人不可接受的伪迹。因为交叉项的幅度较小，Choi-Williams分布是非常有前途的应用。通常，在动态运动期间所获得的实验数据应该小心谨慎地对待，因为有关肌肉相对运动的信息并不多。肌肉长度、重庆大学博士学位论文力和电极位置中的变化构成了表面肌电信号的非平稳性。这些与局部疲劳无关的因素对于周期性动态收缩能被限制和隔离开，对于每一周期的同一阶段它们被认为是恒定的。通过计算瞬时频谱参数，对肌肉疲劳的电表现进行量化描述。分析了反复性的膝关节弯曲和伸展运动期间从股外侧肌所记录的表面肌电信号。发现和在静态收缩中过观察到的平均频率线性下降不同，在动态收缩期间瞬时平均频率的变化过程是非线性的并且更为复杂，且与运动的生物力学条件有关。研究表明将时频分析技术应用于动态收缩期间的表面肌电信号可以增加用传统的频谱分析技术不能得到的信息。 在肌肉静态收缩期间，表面肌电信号功率谱的平均频率和中值频率常被用作肌肉疲劳的指示器。为了评价周期性动态收缩期间的局部肌肉疲劳，针对肌肉动态收缩时表面肌电信号的特点，提出了基于互Wigner-Ville分布的瞬时频率检测方法。通过一个类似于表面肌电信号统计性质的模拟的随机过程，评价了这一算法的估计误差。理论和实验证明，瞬时频率可以在较低的信噪比的情况下很好地适合于跟踪由于肌肉疲劳引起的频谱变化。 本文也描述了用连续小波变换方法用于在随意的周期性肌肉收缩期间，肌肉疲劳的评价的研究。结果表明与其它的时频方法(即短时傅里叶变换、wigner一vilie分布和Choi一Williams分布等)相比较，该方法更适合于动态肌肉收缩期间的表面肌电信号的分析。关键词:表面肌电信号，时频分析，时间尺度分析，动态收缩，肌肉疲劳