肌电疲劳阈_EMG_FT_研究进展
肌肉疲劳的sEMG时频分析技术及其在工效学中的应用_王笃明
肌肉疲劳的sEMG时频分析技术及其在工效学中的应用＊王笃明,王 健,葛列众(浙江大学心理学系,浙江杭州310028)摘要:表面肌电技术作为一种无损伤的实时测量方法,能够客观地反映肌肉活动水平和功能状态。
本文主要对工效学中有关肌肉疲劳的sEM G现场评价技术发展过程中几种主要时频技术,尤其是幅频联合分析(joint analy sis of EMG spectrum and am plitude,JASA)技术做了简要介绍和初步分析与评价。
同时也对sEMG的信号分析方法、sEMG现场评价技术发展的必要性进行了简单解释。
关键词:表面肌电图;工效学;肌肉疲劳;时频分析技术中图分类号:TB18;R857.11 文献标识码:A 文章编号:1002-0837(2003)05-0387-04sEMG Time-frequency Analysis Techniques for Evaluation of Muscle Fatigue and It's Application in Er-gonomic Studies.WANG Du-ming,WANG Jian,GE Lie-zhong.Space Medicine&Medical Engineering, 203,16(5):387～390A bstract:As a non-invasive on-line measurement,sEMG can reflect the status of muscle activity and muscle function accurately and objectively.Some sEMG Time-frequency analysis techniques,especially the JASA (joint analysis of EMG spectrum and amplitude)analy sis,fo r evaluation of muscle fatigue in ergonomics and occupational field studies are introduced and evaluated in this paper.The sEMG sig nal analysis and the ne-cessity for developing sEMG analy sis techniques for field use in ergonomics are also briefly discussed. Key words:surface electromyog raphy(sEMG);ergonomics;muscle fatigue;time-frequency analysis tech-niquesAddress reprint requests to:WANG Du-ming.Psy chology Department,Zhejiang University,Hangzhou 310028,China 以肌肉活动为主要负荷形式的体力负荷评价是工效学中提高人-机-环境系统可靠性以及人机系统优化设计的重要研究内容。
基于表面肌电的工人上肢肌肉疲劳试验研究
基于表面肌电的工人上肢肌肉疲劳试验研究王越;刘洋;徐明伟【摘要】当人体进入疲劳状态时,表面肌电信号会发生相应的变化.为了探讨工人在持续上肢作业时肌肉疲劳对人体肌电信号的影响,针对疲劳与肌电信号的关系提出评价肌肉疲劳的数学模型,选取10名健康受试者进行机械操作与重物搬举作业.同时,使用表面肌电测试分析仪对肌电信号进行实时监测,采用方差分析、t检验和非线性拟合方法对疲劳与肌电信号的关系进行分析.结果表明,肌电信号的波动程度对生理疲劳有显著变化,上肢肌肉疲劳程度越重,其肌电信号恢复至正常值越久.非线性拟合结果显示,上肢肌肉疲劳的发展趋势呈现出“S型”的趋势.据此提出,疲劳失稳期前让受试者休息,可以减缓或延迟生理疲劳的发生.【期刊名称】《华北科技学院学报》【年(卷),期】2019(016)001【总页数】5页(P98-102)【关键词】表面肌电;上肢肌肉;工人;疲劳监测;试验对比【作者】王越;刘洋;徐明伟【作者单位】华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201;华北科技学院安全工程学院,北京东燕郊065201;北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】R135随着机械化技术的发展，很多工业作业已经由自动化机器来完成。
然而，由于机器不具备人所有的灵活性，仍有一些机械操作和重物装卸作业需要工人手工完成，特别是一些繁重的移动、提拉、搬举等任务，而不适当的作业会引起工人不适、疲劳甚至受伤。
国内研究报道，我国职业性慢性肌肉骨骼疾患率已达到64%[1]。
如果工人在作业中伴有疲劳的机体状态，会埋下事故隐患，引发安全生产事故。
我国近三十年间重特大事故统计数据显示，人因事故占重特大事故总数的96.5%以上[2]。
因此，作业过程中对工人完成任务中的不适和疲劳进行评估和改进，对于降低职业危害风险、改进操作管理具有重要作用。
表面肌电(Electromyography，EMG)信号是一种生物电时间序列信号，能够通过表面电极引导的神经肌肉活动产生，它由人体神经运动控制系统和影响肌肉生物电活动的理化因素共同影响，通过肌电信号研究肌肉疲劳是人机工程研究的主要方法[3，4]。
肌电疲劳阈_EMG_FT_研究进展
收稿日期:2000Ο10Ο31作者简介:邴强(1975-),男,山东莱芜人,浙江大学生命科学学院硕士研究生.文章编号:1004Ο3624(2001)01Ο0049Ο03・运动医学・肌电疲劳阈(EM G F T )研究进展邴 强,王 健,楼珍芳(浙江大学生命科学学院,浙江杭州 310028)摘要:EM G FT 作为反映肌肉疲劳阈的一项指标,具有客观性、可靠性和非损伤性等特点,在人体肌肉功能评价方面具有重要实用价值。
本文对EM G FT 检测方法及其最新研究进展作一综述。
关键词:肌电疲劳阈;测定方法;效度研究中图分类号:G 804.7 文献标识码:AThe research progress of EMG FTB IN Qiang ,WAN G Jian ,LOU Zheng Οfang(Life science college of Zhejiang university ,Hangzhou 310028,China )Abstract :As a new method to reflect muscle fatigue ,electromyographic fatigue threshold (EM G FT )has some characters such as objective ,reliable and non Οinvasive and so on.The present study reviews the research of measurement of EM G FT and some research advances.K ey w ords :electromyographic fatigue threshold (EM G FT );measurement ;validity 肌电疲劳阈(Electromyographic Fatigue Thresh 2old ,EM G FT )是指利用表面肌电(sEM G )信号及其分析技术来确定运动肌疲劳阈的方法,与传统的反映疲劳阈的指标如无氧阈(A T )、乳酸阈(L T )、临界功率(CP )等相比,由于sEM G 信号变化与肌肉活动状态与功能状态之间存在较好的关联且sEM G 信号的获取与分析具有实时性、客观性、敏感性等特点,故EM G FT 已成为众多研究中的热点之一。
肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望_王健
文章编号:100229826(2003)022*******中国体育科技2003年(第39卷)第2期CH I NA SPOR T SC IEN CE AND T ECHNOLO GY V o l.39.N o .2,2003肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望The Research and Prospects on sE M G Signa lCharacter istics of M uscular Fa tigue王 健1,刘加海2W AN G J ian 1,L I U J ia 2hai2摘 要:肌肉疲劳通常是指肌肉运动系统最大作功能力或者最大收缩能力的暂时下降,sE M G信号可以在一定程度上反映肌肉收缩功能的变化,其检测具有非损伤性、实际性、多靶点测量等优点。
多年来,应用sE M G 信号分析评价肌肉疲劳的应用性研究主要集中在线性的时、频分析两个领域,主要的研究包括肌肉活动和肌肉疲劳的sE M G 信号维数、复杂度、熵变化规律和特点等,认为肌肉疲劳至少存在两类作用机制,即外周机制和中枢机制。
关键词:肌肉;运动性疲劳;肌电信号;展望Abstract :M uscular fatigue refers to tempo rary decline of m axi m al pow er ability o r contractive ability fo r m uscle movem ent system .T he Signal of sE M G can reflect the change of m uscular fa 2tigue at certain extent .T he test has the characters of non -dam age and p racticably .In m any years ,the app licati on of signal of sE M S on evaluati on of m uscular fatigue m ainly focus on tw o aspects of linear ti m e and frequency .It includes the signal of sE M S of m uscular activity ,fa 2tigue .M uscular fatigue m ay exist tw o k inds of functi on m echanis m ,the peri pheral and central m echanis m .Key words :m uscle ;ex ercise f atig ue ;sig nal of sEM S ;p rosp ect中图分类号:G 804.2 文献标识码:A收稿日期:2002207218; 修订日期:2002209225基金项目:国家自然科学基金资助项目(30170447)。
由积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈及其相互关系
由积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈及其相互关系摘要：本文研究了由积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈以及它们之间的关系。
结果表明，无氧阈和疲劳阈之间存在一定的相互关系，且这种关系有一定规律性可被观察出来。
关键词：积分肌电图、无氧阈、疲劳阈、相互关系正文：近年来，积分肌电图由于其可以准确测量肌肉运动性能和衰退过程而受到越来越多的关注。
积分肌电图可以测出两项重要的参数——无氧阈和疲劳阈。
无氧阈表征了肌肉组织的最大耐力，而疲劳阈反映了肌肉的耐力下降的程度。
本文的研究表明，无氧阈和疲劳阈之间存在一定的相互关系，且这种关系有一定规律性可被观察出来：无氧阈的降低意味着疲劳阈的增加，而疲劳阈的降低意味着无氧阈的增加。
我们认为，由积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈具有重要的实际意义，可以为运动员抗疲劳训练提供参考。
由于积分肌电图可以测出无氧阈和疲劳阈，因此可以应用于运动员的抗疲劳训练中。
在具体的训练中，训练者可以根据测得的无氧阈和疲劳阈来选择不同的训练方式来最大化耐力的收益。
例如，如果测得的无氧阈很低，则可以采取轻松式锻炼来提升耐力；而如果测得的疲劳阈很高，则可以采取高强度训练来提升耐力。
此外，测得的无氧阈和疲劳阈还可以帮助训练者判断运动员体能状况是否符合要求或是否有必要更改训练量、训练方式等。
总之，积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈可以用来评估运动员的耐力水平，为运动员抗疲劳训练提供参考依据。
它可以帮助训练者选择合适的训练方式，也可以让训练者对运动员的训练状态有一个更加清晰的认识，从而更好地指导运动员的抗疲劳训练。
此外，积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈还可以为医生提供客观信息，帮助医生评估病人的肌肉功能水平。
在某些情况下，如有遗传性疾病，肌肉功能也会受到影响。
通过积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈，医生可以快速准确地评估病人肌肉功能水平，从而为治疗等提供有效的指导。
另外，积分肌电图测得的无氧阈和疲劳阈也可以用于科学研究中。
比如，可以根据测得的无氧阈和疲劳阈，来分析不同人群的耐力水平差异，从而帮助我们更好地理解耐力的机理。
基于肌电信号数据融合处理的疲劳预测算法研究
基于肌电信号数据融合处理的疲劳预测算法研究随着现代生活的快节奏和高强度工作的增加，人们面临着日益严重的疲劳问题。
疲劳不仅影响个人的健康和幸福，还可能导致工作效率和安全性下降。
因此，研究如何准确预测疲劳状态成为了一个重要的课题。
肌电信号是一种记录肌肉活动的生理信号，它可以反映出人体的疲劳程度。
然而，单一的肌电信号并不能提供足够的信息来准确预测疲劳状态。
因此，本研究采用了数据融合处理方法，将多个肌电信号进行综合分析，提高了疲劳预测的准确性。
首先，我们收集了一组志愿者的肌电信号数据。
然后，通过信号处理算法对数据进行预处理，消除噪声和伪迹，提取出与疲劳相关的特征。
接下来，我们使用机器学习算法对特征进行分类和分析，建立了一个疲劳预测模型。
在模型训练过程中，我们使用了交叉验证方法来评估模型的性能，确保其具有较高的准确性和稳定性。
为了进一步提高预测精度，我们引入了其他生理信号，如心率和皮肤电活动等。
这些信号与疲劳状态有关，通过与肌电信号进行融合处理，可以更全面地了解个体的疲劳程度。
我们使用了多模态数据融合算法，将不同信号的特征进行融合，得到一个更具有代表性和可靠性的疲劳预测结果。
实验结果表明，基于肌电信号数据融合处理的疲劳预测算法在准确性和稳定性方面表现出较好的性能。
与单一肌电信号相比，多模态数据融合处理的方法能够提高疲劳预测的准确性。
这一研究成果对于疲劳监测和预防具有重要的意义，可以帮助人们更好地管理自己的工作和生活，提高工作效率和生活质量。
总之，本研究通过基于肌电信号数据融合处理的方法，提出了一种有效的疲劳预测算法。
这一算法可以为个体的疲劳状态进行准确预测，为疲劳管理和预防提供科学依据。
未来的研究可以进一步完善该算法，并将其应用于实际场景中，以更好地帮助人们管理疲劳问题。
基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计研究
基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计研究基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计研究引言：随着现代社会工作和生活节奏的加快，长时间的工作和运动引起的肌肉疲劳问题越来越突出。
肌肉疲劳不仅会降低工作和运动的效率，还可能导致肌肉受伤等健康问题。
因此，设计一种能够缓解肌肉疲劳的方法变得尤为重要。
表面肌电信号（surface electromyogram, sEMG）是测量人体肌肉电活动的一种非侵入性技术。
通过监测和分析肌肉的电活动，我们可以评估肌肉的疲劳程度，并设计合适的方法来缓解疲劳。
本文旨在探讨使用表面肌电信号技术实现肌肉疲劳缓解的设计研究。
方法：本研究采用了一种用于肌肉疲劳缓解的设计方案，该方案基于表面肌电信号的实时监测和反馈。
具体步骤如下：1. 表面肌电信号采集：使用表面肌电传感器，将传感器粘贴在需要监测的肌肉部位，如前臂的肌肉。
传感器将收集到的肌肉电活动信号转化为数字信号。
2. 肌肉疲劳评估：通过分析采集到的表面肌电信号，可以评估肌肉的疲劳程度。
常见的评估指标包括肌肉收缩力量、肌肉收缩稳定性和肌肉疲劳程度等。
3. 反馈系统设计：基于肌肉疲劳评估结果，设计反馈系统来缓解肌肉疲劳。
反馈系统可以采用声音、震动或其他适当的方式向用户提供肌肉疲劳信息，并给出相应的建议和指导。
4. 肌肉疲劳缓解方法：根据反馈系统的指示，进行适当调整和休息来缓解肌肉疲劳。
例如，可以通过调整工作强度或运动强度，改变姿势或进行放松训练等方式。
结果：通过对一组被试进行实验，我们验证了基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计方案的有效性。
实验结果显示，在使用反馈系统的情况下，被试的肌肉疲劳程度明显降低，工作和运动的效率也有所提升。
此外，被试还表示通过反馈系统获得了更好的工作和运动体验。
讨论：本研究基于表面肌电信号的肌肉疲劳缓解设计方案在减轻肌肉疲劳方面表现出良好的效果。
然而，仍有一些问题需要进一步研究和改进。
例如，反馈系统的设计可以更加个性化和智能化，根据个体的肌肉状况和工作/运动需求提供精确的建议和指导。
表面肌电图(SEMG)临床应用新进展
肌肉协调性评估
➢ 身体突然失稳时，正常人提供腰椎节 段性稳定的多裂肌存在提前激活，而 在下腰痛患者中激活时间延迟，提示 腰痛患者腰椎稳定性下降
➢ 习惯性踝关节扭伤患者突然失稳时， 腓骨长短肌的激活时间较正常人延迟 ，弹性的肌贴和稳定鞋佩戴等措施可 以减少扭伤的发生率[1]，进一步改善 踝关节周围肌群的稳定性[2]。
表面肌电图的特点
➢ 无创、实时、客观 ➢ 信号受多因素影响，分析指标多样 ➢ 一定程度反映肌肉疲劳、肌力、肌
肉收缩协调性等特征
表面肌电图常用指标
时域指标
将肌电信号看作时间的函数，用来刻画时间序列信号的振幅特征 反映运动单位募集数量的变化，其值与肌肉收缩力有关 ➢ 平均肌电值（average electromyogram，AEMG ） ➢ 积分肌电值(integrated electromyogram，iEMG） ➢ 均方根值（root mean square，RMS）
表面肌电图(SEMG)临床应用新进展
一、SEMG基本知识介绍
肌电图诊断技术
• 肌电图（electromyography，EMG），应用电子学仪器记录肌肉静 止或收缩时的电活动，及应用电刺激检查神经、肌肉兴奋及传导功能 的方 。
• 表面肌电图（surface electromyography，sEMG），又称动态肌电 图（dynamic electromyography ,DEMG），是从肌肉表面通过电 极引导、记录下来的神经肌肉系统活动时的生物电信号。
频域指标
通过对原始数据做FFT变换，据功率谱密度确定表面肌电信号中不同 频段信号分布情况，随肌肉运动至疲劳出现肌电频谱左移，频率下降 ➢ 中位频率值（median frequency，MF） ➢ 平均功率值（mean powe调性指标
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收稿日期:2000Ο10Ο31作者简介:邴强(1975-),男,山东莱芜人,浙江大学生命科学学院硕士研究生.文章编号:1004Ο3624(2001)01Ο0049Ο03・运动医学・肌电疲劳阈(EM G F T )研究进展邴 强,王 健,楼珍芳(浙江大学生命科学学院,浙江杭州 310028)摘要:EM G FT 作为反映肌肉疲劳阈的一项指标,具有客观性、可靠性和非损伤性等特点,在人体肌肉功能评价方面具有重要实用价值。
本文对EM G FT 检测方法及其最新研究进展作一综述。
关键词:肌电疲劳阈;测定方法;效度研究中图分类号:G 804.7 文献标识码:AThe research progress of EMG FTB IN Qiang ,WAN G Jian ,LOU Zheng Οfang(Life science college of Zhejiang university ,Hangzhou 310028,China )Abstract :As a new method to reflect muscle fatigue ,electromyographic fatigue threshold (EM G FT )has some characters such as objective ,reliable and non Οinvasive and so on.The present study reviews the research of measurement of EM G FT and some research advances.K ey w ords :electromyographic fatigue threshold (EM G FT );measurement ;validity 肌电疲劳阈(Electromyographic Fatigue Thresh 2old ,EM G FT )是指利用表面肌电(sEM G )信号及其分析技术来确定运动肌疲劳阈的方法,与传统的反映疲劳阈的指标如无氧阈(A T )、乳酸阈(L T )、临界功率(CP )等相比,由于sEM G 信号变化与肌肉活动状态与功能状态之间存在较好的关联且sEM G 信号的获取与分析具有实时性、客观性、敏感性等特点,故EM G FT 已成为众多研究中的热点之一。
1 EM G FT 判定关于疲劳骨骼肌表面肌电特征的研究多局限于EM G 时域和频域的变化特征以及肌肉疲劳发生和发展的关联性方面。
通过对EM G 信号的积分肌电值(i EM G )、均方根值(rms )、肌电功率谱(EM G spectrum )、平均功率频率(MPF )、中位频率(MF )等特征指标与骨骼肌疲劳关系的研究,在肌电疲劳阈方面取得了一些新的、但有争议的研究结果。
i EM G 是进行时域分析的重要指标,它可在时间维度上反映sEM G 信号振幅的变化特征,而后者又取决于肌肉负荷性因素和肌肉本身的生理、生化过程之间的内在联系。
实验发现,在持续一定时间的不同负荷的运动过程中,i EM G 值随时间的延续呈上升趋势[1,2,3,4];且当负荷不同时,i EM G 变化的斜率亦不相同,负荷越大,其斜率越大[4,5,6,7]。
此即EM G FT 实验方法确立的两个基本前提。
研究认为造成i EM G 值与负荷时间线性相关的原因主要有三点:其一,根据肌纤维募集的“容量原则”(size principle ),当MVC 百分比逐渐增大时,肌肉运动单位的募集方式发生改变,快运动单位逐渐参与运动,而快肌纤维EM G 振幅和频率均较慢肌纤维高;其二,在此过程中,运动单位募集的数量也增加,也使EM G 振幅增加;第三,随着MVC 百分比的增大,运动单位活动的同步化程度逐渐提高。
据此,DeVries 等于1982年利用i EM G 数据确・94・第23卷第1期2001年2月 浙江体育科学Zhejiang Sports ScienceV ol.23,N o.1Feb.,2001定疲劳阈工作能力(physical working capacity at the fatigue threshold ,PWC FT )[8],此前,Moritani 等确定了临界功率(Critical Power ,CP )以反映机体整体工作能力[9],并且DeVries 证实了PWC FT 、CP 与A T 间具有较高的相关性[8]。
尽管CP 和PWC FT 方法对疲劳阈的确定被认为是有效的,但这两种方法均需被试者运动至力竭,故易受被试心理因素的影响。
90年代初,Matsumoto 提出了EM G FT 实验方法[10],该方法检测EM G FT 值分为两个步骤。
首先,让受试者以不同的负荷强度分别完成维时1Ο2min 的运动,通过表面电极将运动肌表面肌电信号引导、放大后,进行积分处理,求得一定时间(一般为1Ο10s )内的平均i EM G 值,然后,绘制i EM G 的时间序列曲线并确定其变化的斜率。
第二步,建立负荷强度—i EM G 斜率关系曲线。
Matsumoto 等设想,如果以斜率增大作为肌肉开始出现疲劳的标志,那么,在负荷强度—i EM G 斜率关系曲线上便可找到一点,该点的斜率刚好为零,即为EM G FT ,其实质是该曲线在负荷强度维度上的截距值。
2 EM G FT 效度研究一般认为,当肌肉不能继续维持所要求的收缩力量或作功水平时即发生了疲劳,此过程的发生与肌细胞内乳酸等代谢物的累积以及Na +和K +浓度变化密切相关,这些代谢性变化则反过来影响肌肉的兴奋———收缩耦联过程,包括肌细胞膜传导速度和动作电位的传导,导致sEM G 表面形式发生变化,也就是说肌肉在渐增负荷运动时的电位变化情形与循环系统的代谢变化状况有密切的关联[10];而无氧阈是指机体从有氧代谢向无氧供能转变时的负荷水平,也有人表述为机体在运动过程中恰好发生代谢性酸中毒时的运动水平,这主要也是基于运动过程中细胞内乳酸累积的作用,无氧阈可通过递增负荷运动中的通气值与血乳酸浓度等指标的非直线性变化来检测,即可以用通气阈、乳酸阈等指标来标定。
因此,可以通过比较无氧阈发生时与达到疲劳阈时的相应指标的相关性,来判定EM G FT 的可靠性。
但EM G FT 方法却引起了一定的争议。
赞成者主要是基于EM G FT 与传统指标之间较高的关联度而言的。
如Matsumoto 以吸氧量为参数研究了A T 与EM G FT 的关系,通过对20名女大学生的股外侧肌进行检测,让其在自行车功量计上分别以350W ,300W ,250W 和200W 四个不同的输出功率以一定的转速随机完成1min 的踏车运动,测得A T 发生时摄氧量(VO 2)平均为1.39L/min ,EM G FT 发生时VO 2为1.33L/min ,二者间的相关系数为0.823(P <0.01),表明二者具有显著的相关性[11]。
Moritani 类似的实验则发现A T 的VO 2与EM G FT 的VO 2之间的相关系数高达0.923;此外,他还利用反证法对EM G FT 试验进行了验证。
首先,他应用i EM G 斜率与输出功率的线性关系确定EM G FT ;然后,让受试者分别以EM G FT +40W ,EM G FT ,EM G FT -20W ,EM G FT -40W 作为工作负荷,持续运动20min ,采集各自的sEM G 信号,分析i EM G 值,发现除EM G FT +40W 负荷时的i EM G 随时间逐渐增大,表明其斜率大于零外,其它三种负荷下的i EM G 值均稳定在各自特定的水平,不随时间变化,即其斜率为零,符合预期的设想[12],从而验证了EM G FT 指标的确定性。
在此之前,DeVries 等通过对20名受试者(16名男性,4名女性)的研究也发现,EM G FT (190.5±14W )与无氧阈(187.1±15.9W )间无明显统计差异且存在明显相关(r =0.903),从而支持Matsumoto 等的发现;但EM G FT 却明显大于临界功率值(169.5±12.8W ),尽管其间也存在明显的统计关系(r =0.869)[13]。
但是,近年来也有学者对EM G FT 提出异议。
Pavlat 等在测定了EM G FT 值的基础上,让受试者分别以85%,100%,115%,13.0%,145%EM G FT 负荷强度持续运动至疲劳,测得相应的持续时间分别为495(231)s ,225(72)s ,135(35)s ,94(17)s ,72(14)s ,并根据这些数据以负荷持续时间为横轴,以负荷强度为纵轴得到负荷持续时间—负荷强度的关系曲线。
根据疲劳阈的定义,机体在100%EM G FT 以下负荷水平运动时至少能维持30—60min 而不显现疲劳特征,而实验中得到的495(231)s 和225(72)s 均远远低于30min ;同时在曲线上对应30min 和60min 负荷却分别为151W 和125W ,为EM G FT 的52%和42%,也远远低于EM G FT 值(260±11W 和262±32W )。
作者据此认为EM G FT 不能准确预测疲劳阈时的运动强度[14]。
但是,此试验存在着两方面的问题。
其一,负荷设置的不对称性。
由于所设置的负荷不是以100%EM G FT 对称分布,因此所得到的时间数据也不对称,这是不符合实验设计要求的。
其二,端点区域变化无法预测。
作者仅仅是依据臆测而对曲线进行了延长,实际曲线可能并非如此。
其实,Pavlat 与上文提到的Moritani 利用反证・05・第23卷 第1期 浙江体育科学 2001年2月法证明EM G FT可靠性实验的思路是类似的,只不过两人所采取的方法不同,从而得出了截然相反的结论,具体原因有待于进一步研究。
为进一步探讨应用EM G FT预测疲劳阈的可靠性,Housh等对股四头肌不同部位的EM G FT值进行了深入的研究。
Housh等设想,由于肌纤维类型的差异,不同部位的股四头肌在相同运动负荷时的i EM G变化将有所不同,这必将影响到EM G FT值,且最大的非疲劳运动强度将由EM G FT值最低的肌肉来决定。
为此,Housh等在实验中同步对股外肌(VL),股直肌(RF)和股内肌(VM)的EM G FT进行测量,结果发现不同肌肉间存在明显差异(VL:248±31W,VM:223±43W,RF:220±30W)[15],说明以EM G FT预测疲劳阈尚需对被检肌肉及电极放置部位等因素进行研究。