Der Hauptzweck der Anwendung von Vollwellengleichrichtung und Root Mean Square (RMS)-Glättung auf sEMG-Signale besteht darin, rohes, chaotisches elektrisches Rauschen in eine lesbare "Hüllkurve" der Muskelaktivität umzuwandeln. Durch die Verarbeitung der stochastischen Spannungsschwankungen, typischerweise unter Verwendung eines Zeitfensters von 50 ms, erzeugen Sie eine klare Darstellung der tatsächlichen Intensität der Muskelkontraktion.
Kernbotschaft Rohe sEMG-Signale sind aufgrund ihrer schwankenden Natur unregelmäßig und schwer zu quantifizieren. Die Anwendung von Gleichrichtung und RMS-Glättung filtert dieses Rauschen heraus, um die zugrunde liegenden Muskelaktivitätsmuster aufzudecken, was einen präzisen Vergleich der Anstrengung über verschiedene Bewegungsphasen hinweg ermöglicht.
Rauschen in Erkenntnisse umwandeln
Die Natur von rohem sEMG
Rohe Oberflächen-Elektromyographie (sEMG)-Daten sind von Natur aus stochastisch.
Das bedeutet, dass das Signal aus zufälligen, sich schnell ändernden Spannungsimpulsen besteht. Diese Impulse schwingen zwischen positiven und negativen Werten hin und her, wodurch die Rohgrafik eher wie chaotisches Rauschen als wie eine klare Anstrengungslinie aussieht.
Die Notwendigkeit der Gleichrichtung
Da das Rohsignal über und unter Null schwankt, würde eine einfache Mittelwertbildung der Daten zu einem Wert nahe Null führen.
Die Vollwellengleichrichtung löst dieses Problem, indem alle negativen Signalwerte in positive umgewandelt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Gesamtenergie der Muskelkontraktion für die Analyse erhalten bleibt und nicht mathematisch ausgelöscht wird.
Erstellung der Muskelaktivitätshüllkurve
Anwendung der RMS-Glättung
Sobald das Signal gleichgerichtet ist (oder als Teil der RMS-Berechnung), wird ein Glättungsalgorithmus angewendet.
Die Standardmethode ist die RMS (Root Mean Square)-Glättung, die oft ein spezifisches Zeitfenster verwendet, z. B. 50 ms. Dies berechnet die durchschnittliche Leistung des Signals über diese kurze Dauer und aktualisiert sich ständig, während sich das Fenster zeitlich vorwärts bewegt.
Visualisierung der Hüllkurve
Das Ergebnis dieses Glättungsprozesses ist bekannt als lineare Hüllkurve.
Anstelle eines zackigen, verrauschten Durcheinanders erhalten Sie eine glatte Kurve, die ansteigt und abfällt. Diese Kurve stellt die Intensität der Muskelkontraktion in Echtzeit genau dar und spiegelt die tatsächliche mechanische Anstrengung wider, die der Muskel erbringt.
Warum das für die Analyse wichtig ist
Quantifizierung von Aktivierungsniveaus
Die verarbeitete Hüllkurve ermöglicht es Forschern, elektrische Signale in quantifizierbare Zahlen umzuwandeln.
Ohne diesen Schritt ist es fast unmöglich zu sagen, "wie stark" ein Muskel feuert. Die geglätteten Daten liefern eine Größe, die gemessen und aufgezeichnet werden kann.
Ermöglichung von Vergleichen
Diese Verarbeitung macht die Daten über verschiedene Bewegungsphasen hinweg vergleichbar.
Wenn beispielsweise Aktivitäten wie das Schwingen von Lasten analysiert werden, können Wissenschaftler diese Daten verwenden, um genau zu zeigen, wie die Rumpf- und Fußstabilisierungsmuskeln in bestimmten Momenten reagieren. Sie liefern die Beweise, die erforderlich sind, um zu belegen, wie bestimmte Bewegungen bestimmte Muskelgruppen stärken.
Verständnis der Kompromisse
Empfindlichkeit gegenüber der Fenstergröße
Während die primäre Referenz ein 50-ms-Zeitfenster vorschlägt, ist die Wahl der Fenstergröße ein kritischer Kompromiss.
Ein zu großes Fenster (Überglättung) kann schnelle, kurze Muskelaktivitätsausbrüche verdecken und das System träge erscheinen lassen. Umgekehrt kann ein zu kleines Fenster (Unterglättung) das Signal zu unregelmäßig lassen, um es klar interpretieren zu können.
Signalverzögerung
Glättungsalgorithmen führen naturgemäß zu einer leichten Phasenverzögerung.
Da die Berechnung auf Daten innerhalb eines Zeitfensters beruht, kann die resultierende Hüllkurve dem tatsächlichen physikalischen Ereignis leicht hinterherhinken. Dies ist für die Amplitudenanalyse im Allgemeinen akzeptabel, muss aber berücksichtigt werden, wenn eine genaue Millisekunden-Zeitnahme erforderlich ist.
Die richtige Wahl für Ihr Ziel treffen
Bei der Analyse von sEMG-Daten hängt die Betrachtung des verarbeiteten Signals von Ihren spezifischen Forschungszielen ab:
- Wenn Ihr Hauptaugenmerk auf der Quantifizierung der Anstrengung liegt: Verlassen Sie sich auf die RMS-Hüllkurve, um die Spitzen- und Durchschnittsintensität der Kontraktion während der Bewegung zu bestimmen.
- Wenn Ihr Hauptaugenmerk auf dem Vergleich von Bewegungen liegt: Verwenden Sie die geglättete Hüllkurve, um verschiedene Bewegungsphasen (z. B. den Schwung vs. den Fang) zu überlagern, um zu sehen, wo die Aktivierung am höchsten ist.
Durch die Umwandlung von elektrischem Rauschen in eine glatte Hüllkurve wandeln Sie abstrakte Spannungsdaten in eine definitive Metrik menschlicher körperlicher Leistungsfähigkeit um.
Zusammenfassungstabelle:
| Verarbeitungsschritt | Durchgeführte Aktion | Zweck | Ergebnis |
|---|---|---|---|
| Rohes sEMG | Datenerfassung | Erfasst stochastische Spannungsimpulse | Chaotisches, unquantifizierbares Rauschen |
| Gleichrichtung | Absolutwertkonvertierung | Kehrt negative Werte in positive um | Verhindert mathematische Auslöschung |
| RMS-Glättung | Zeitfenster-Mittelwertbildung | Filtert schnelle Schwankungen (z. B. 50 ms) | Erzeugt eine glatte 'lineare Hüllkurve' |
| Analyse | Datenquantifizierung | Misst Spitzen- und Durchschnittsanstrengung | Zuverlässige Metrik der Muskelaktivierung |
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Referenzen
- Koji Murofushi, Kazuyoshi Yagishita. Differences in trunk and lower extremity muscle activity during squatting exercise with and without hammer swing. DOI: 10.1038/s41598-022-17653-7
Dieser Artikel basiert auch auf technischen Informationen von 3515 Wissensdatenbank .
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