基于站姿和坐姿腰部表面肌電的分類器設計研究.pdf

1、目的：隨著科學技術在工作運動環(huán)境中應用的增多，對于長期伏案工作的人群和運動員來說，腰背肌長期處于疲勞狀態(tài)時易發(fā)生慢性損傷，利用站姿和坐姿的肌電信息分析來設計分類器，對預防相關腰背疾病具有很高的理論和實用價值。
　　 方法：通過對腰背部肌群的電生理功能監(jiān)測，并利用表面肌電(sEMG)信號分析技術對人們日常不同坐姿中相關肌肉負荷和其工作情況進行研究，最終把人體表面肌電信息以及動作圖像解析的有關參數借助多種數學工具，進行動作肌電信息的

2、特征提取與分類的深度挖掘，在肌電信號的特征基礎上進行分類器函數設計。
　　 結果：建立完善腰部肌肉功能評價方法，從而能夠實時地、準確地在非損傷狀態(tài)下反映肌肉活動狀態(tài)和功能狀態(tài)，為運動訓練指導和康復預防系統的構建打下基礎。對肌電數據分析得到站姿和坐姿的功效結果包括：①不同坐姿腰部負荷均大于站立位；②不同坐姿下，身體姿勢的改變對腰部負荷影響較大；③挺直位坐姿比放松位坐姿腰背部豎脊肌更易疲勞：④肌電結果顯示，腰部和腿部姿勢變化對腰部肌

3、肉的影響較小，而脊柱前傾角度的影響較大；
　　 結論：肌電模塊信息的動態(tài)變化使能夠進一步分析得到不同坐姿的功效比較。各傳感器的輸入信息綜合處理為一總體輸入函數，對傳感器輸出信息進行學習、理解，確定權值的分配，完成知識獲取信息匹配，進而對輸入模式做出解釋，將輸入數據向量轉換成高層邏輯概念，得到分類器的分類輸出函數，賦予分類器肌電識別的效果最優(yōu)化。最終將分類器設計成為軟件程序，運行并能夠對可用于分析研究的肌電特征向量信號進行有效檢測