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肌电信号 (EMG) 是由肌肉活动产生的电信号，它反映了肌肉的生理状态和功能。表面肌电信号 (sEMG) 是通过放置在皮肤表面的电极记录的 EMG 信号，它具有非侵入性、易于操作等优点，在运动控制、康复医学、人机交互等领域得到了广泛应用。
肌肉疲劳是一种常见的生理现象，它会导致肌肉力量下降、运动能力减弱等。sEMG 信号可以反映肌肉疲劳状态，因此可以用于肌肉疲劳的检测和评估。
2. sEMG 信号与肌肉疲劳的关系
肌肉疲劳会导致 sEMG 信号的以下变化：
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幅值下降: 肌肉疲劳会导致肌肉纤维的传导速度下降，从而导致 sEMG 信号的幅值下降。
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频率增加: 肌肉疲劳会导致肌肉纤维的募集阈值升高，从而导致更多的高频率运动单元被募集，导致 sEMG 信号的频率增加。
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形态改变: 肌肉疲劳会导致 sEMG 信号的形态发生改变，例如出现更多的低频成分和非线性成分。
3. sEMG 肌肉疲劳检测方法
目前，sEMG 肌肉疲劳检测方法主要包括以下几种：
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时域分析: 通过分析 sEMG 信号的时域特征，例如均值、方差、幅值等，来判断肌肉疲劳状态。
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频域分析: 通过分析 sEMG 信号的频域特征，例如功率谱、频谱中心频率等，来判断肌肉疲劳状态。
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时频分析: 通过分析 sEMG 信号的时频特征，例如小波变换、希尔伯特-黄变换等，来判断肌肉疲劳状态。
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机器学习方法: 通过机器学习算法，例如支持向量机、神经网络等，对 sEMG 信号进行分类，判断肌肉疲劳状态。
4. sEMG 肌肉疲劳检测的应用
sEMG 肌肉疲劳检测可以应用于以下几个方面：
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运动控制: 通过检测肌肉疲劳状态，可以及时调整运动强度和训练计划，避免过度疲劳导致运动损伤。
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康复医学: 通过检测肌肉疲劳状态，可以评估患者的康复效果，并制定个性化的康复方案。
[1] 孙青磊.基于表面肌电信号的机器人操控方法研究[D].国防科学技术大学[2024-04-18].DOI:CNKI:CDMD:2.1016.921418.
[2] 杨红春,王健,张海红.等长收缩诱发肌肉疲劳及恢复过程中表面肌电信号特征变化规律[J].生物物理学报, 2005.DOI:CNKI:SUN:SWWL.0.2005-05-011.
[3] 蔡立羽,王志中,李凌.肌肉疲劳过程中的表面肌电信号特征研究[J].中国康复医学杂志, 2000, 15(2):94-95.
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类