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人体肌肉活动的分析和測量人体肌肉活动的分析和测量一直是生物医学领域的热门研究方向。
通过对肌肉活动的测量和分析，我们可以更好地了解人体肌肉的运动机理，帮助人类改善工作姿势和运动技巧，预防和治疗运动障碍和损伤。
本文将重点介绍人体肌肉活动的测量方法和分析原理。
一、测量肌肉电信号随着现代生物医学技术的发展，现在常用的肌肉活动测量方法主要是测量肌电信号。
肌电信号是肌肉活动产生的电位变化，可以通过肌电图（EMG）来记录和分析肌肉活动。
肌电图主要分为表面EMG和插入EMG两种。
表面EMG是将电极粘在皮肤上，通过记录肌肉表面的电位变化来测量肌肉活动。
插入EMG是将电极插入肌肉内部，直接记录肌肉内部的电位变化。
肌电信号的分析可以获得肌肉收缩时的力量、时长、频率等参数，进而帮助我们更好地了解肌肉的运动机理和协同作用。
二、测量肌肉力量除了测量肌电信号，还可以通过力平台等工具来测量肌肉力量。
力平台可以记录身体在运动中产生的力量变化，如蹬车时脚底对踏板的压力变化。
通过测量力量变化，可以得到肌肉的力量、速度、功率等参数。
力平台测量肌肉力量的原理是基于牛顿定律，即力=质量×加速度。
我们可以通过置身于力平台上，把身体作为质量，对特定物体施加力或提供外力，来进行肌肉力量的测量和分析。
三、运动分析肌肉活动的测量和分析，最终还是为了更好地了解人体肌肉在运动中的行为和特征。
因此，运动分析也是肌肉活动测量的重要部分。
运动分析可以通过高速摄像系统、运动捕捉系统等技术来实现。
这些技术可以记录人体在运动中的姿势、角度、速度、力量等参数，从而帮助我们更好地了解人体肌肉在不同运动中的行为和特征。
四、总结人体肌肉活动的测量和分析，是生物医学领域的研究热点，对于改善人类工作和运动的姿势、预防和治疗运动障碍和损伤都有重要意义。
通过测量肌电信号、肌肉力量和运动分析等方法，可以更好地了解人体肌肉在运动中的行为特征，从而为人体运动学的研究和应用提供更准确的数据支持。
太极拳搂膝拗步动作的下肢动态稳度、关节运动及肌电活动规律特征分析作者：毛敏马刚权琳琳王疆娜曹传宝张藤宋祺鹏张翠孙威来源：《山东体育学院学报》2021年第03期摘要：目的：运用生物力学方法，对比太极拳练习者搂膝拗步与正常行走动作的动态稳度、运动学及肌电学指标，探析太极拳典型动作内在的神经肌肉控制特征，以期揭示太极拳预防跌倒功效的机制性原因。
方法：以25名10年以上太极拳专业运动经历练习者为研究对象，应用Vicon红外运动捕捉系统和MegaWin表面肌电测试系统同步记录受试者搂膝拗步和正常走动作运动学、肌电学数据;应用动态稳度、下肢关节运动幅度、肌肉激活指标对动态稳度、关节活动及肌电活动规律特征进行量化评定。
结果：与正常行走相比，搂膝拗步动作动态稳度在前后方向上显著较大（P<0.05），左右方向上显著较大（P<0.05）;髋关节屈伸（P<0.05）、膝关节屈伸（P<0.05）和踝关节内外翻（P<0.05）运动幅度显著较大;股直肌（P<0.05）和胫骨前肌（P<0.05）的积分肌电值有显著性差异;正常行走与搂膝拗步肌肉激活顺序相同，激活时间和收缩持续时间不同，但并未见显著性差异（P>0.05）。
搂膝拗步动作中股二头肌在右单支撑和第一双支撑（右脚着地到左脚离地）阶段中贡献率显著较大（P<0.05），股直肌在左单支撑和第二双支撑（左脚着地到右脚再次离地）阶段中贡献率较大，但差异不具有显著性（P>0.05）。
结论：与正常行走相比，太极拳经典上步动作搂膝拗步的动态稳度、下肢关节运动幅度、股直肌与胫骨前肌的肌肉积分肌电值较大。
太极拳搂膝拗步动作中练习者通过在非稳定状态下的练习，更大程度地激活了下肢肌肉，改善了下肢肌肉尤其是股直肌与胫骨前肌的力量，优化了下肢肌肉用力协调性。
增加关节运动幅度的策略，可能有利于改善神经肌肉控制能力，提高姿势控制能力，起到预防跌倒的效果。
中国体育教练员２０２０年第２８卷第４期科学训练与管理我国优秀女子跳远运动员助跑起跳技术三维运动学分析田昌瑞（浙江师范大学，浙江金华３２１００４）摘 要 采用文献资料法、定点摄像测量法、三维录像解析法和数理统计法，对２０１９年全国室内田径锦标赛总决赛女子跳远决赛前４名选手最好成绩的２次试跳进行分析，结果表明：我国优秀女子跳远运动员起跳阶段的着地角、蹬地角、扇面角与世界优秀女子跳远运动员相近；踏板瞬间水平速度，起跳瞬间水平速度、垂直速度、腾起速度与世界优秀女子跳远运动员存在一定差距；我国运动员应将训练重点放在提高绝对速度和腿部蹬伸能力上，而不是一味地提高速度利用率。
关键词 女子跳远；技术特征；起跳动作；三维运动学 跳远是一项历史悠久、具有高技术要求的田径项目。
１９８８年，苏联运动员加琳娜·奇斯佳科娃创造了７．５２ｍ的女子跳远世界纪录，这一成绩３０年来没有人能打破。
跳远包括助跑、起跳、腾空、落地等４个阶段。
查阅国内外文献发现，跳远项目的关键技术主要体现在助跑速度、大腿间夹角、着地角、踏板速度、起跳速度、腾起角度、重心高度变化等运动参数上。
现阶段我国女子跳远水平与世界级水平仍有很大差距，本文对２０１９年全国室内田径锦标赛总决赛女子跳远前４名运动员起跳技术进行三维运动学分析，为我国女子跳远运动员科学训练提供指导及建议。
１ 研究对象与方法１．１ 研究对象２０１９年全国室内田径锦标赛总决赛女子跳远决赛前４名，最好成绩为６．３６ｍ，最差成绩为６．０５ｍ，平均成绩为６．２２ｍ。
其中，１人为国际健将，其余３人为运动健将。
１．２ 研究方法１．２．１ 文献资料法通过中国知网、万方数据库等检索跳远相关文献了解女子跳远现状，为本研究提供理论支撑。
１．２．２ 定点摄像测量法在比赛现场用２台ＳＯＮＹＤＣＲ－ＨＣ５２Ｅ摄像机进行定点定焦拍摄（图１），预先在比赛场地采用ＰＥＡＫ三维标定框架进行三维坐标标定，２台摄像机架设在高约４ｍ的看台上，分别位于跑道左右两侧，主光轴夹角约１１０°，拍摄频率为５０场／ｓ。
表面肌电信号特征表面肌电信号（Surface Electromyography，简称sEMG）是通过测量肌肉表面电位变化来反映肌肉活动的技术。
在运动学、工程学、物理学、医学、运动康复等领域，sEMG技术被广泛应用于肌肉活动的研究中。
下面将介绍sEMG信号的特征。
一、频率特征sEMG信号的频率特征是指信号中包含的频率成分。
sEMG信号频率范围通常为10-500 Hz。
通常将sEMG信号分为三个频带，即低频段(10-100 Hz)、中频段(100-250 Hz)和高频段(250-500 Hz)。
其中，低频段反映了肌肉的肌力变化，中频段反映了肌肉的疲劳状态，高频段反映了肌肉的颤动和抖动。
二、幅值特征sEMG信号的幅值特征是指信号电位的均方根值(Root Mean Square，简称RMS)。
RMS值越大，代表肌肉收缩的力度越强，反之，RMS值越小，肌肉收缩的力度越弱。
三、时域特征时域特征分为两个方面:幅度分布特征和波形轮廓特征。
幅度分布特征是指sEMG信号在时间轴上的分布情况，可以反映肌肉收缩的强度和肌肉的功能。
波形轮廓特征是指sEMG信号波形的上升、下降、持续时间等特征，可以反映肌肉收缩的速度和肌肉的协调性。
四、空间特征空间特征是指不同位置肌肉间的sEMG信号差异。
当肌肉活动时，sEMG 信号的强度和形态在不同的位置上可能会有所不同。
综上所述，sEMG信号与肌肉活动密切相关，sEMG信号的频率、幅值、时域和空间特征等特征均可用来量化肌肉收缩的情况，进而为肌肉活动的研究提供依据。
在未来的发展中，sEMG技术将会得到更广泛的应用。
竞技体操的运动生物力学研究进展苏阳;钱竞光【摘要】Summarized the researches regarding the principles and methods of Sports Biomechanics on Artistic Gymnastics,which had been done at home and abroad.The purpose was to understand the current development status of domestic Artistic Gymnastics and the tendency of researches involving Sports Biomechanics on Artistic Gymnastics.From the inspection results,researches about the Sports Biomechanics on Artistic Gymnastics were relatively small.Previous studies have shown that the research topic content gradually expanded and the research tools are becoming increasingly rich.The mainstream of the research method is the sport technique diagnosis,and the method has been further improved with the rising of test instrument accuracy level.%查阅了近年来国内、外学者运用运动生物力学的原理和方法对竞技体操的研究。
旨在了解目前国内竞技体操的发展现状,了解运动生物力学在竞技体操方面研究的发展趋势。
［收稿日期］２０２１－０１－１０［基金项目］河南省教育科学“十三五”规划２０１９年度一般课题（项目编号：２０１９－ＪＫＧＨＹＢ－０５７７）；河南省教育科学“十三五”规划２０２０年度一般课题（项目编号：２０２０ＹＢ０１９１）。
［作者简介］姚雪芹（１９７２－），女，河南驻马店人，副教授，主要研究方向为体育教育训练学。
基于肌电图的体育舞蹈后踢腿动作运动学分析姚雪芹（安阳师范学院体育学院，河南安阳４５５０００）［摘要］该研究借助文献资料法、实验测试法、数理统计法对ＸＸ师范学院２０名艺术系体育舞蹈专业大学生后踢腿技术动作结构与神经肌肉激活机制予以探究。
研究发现：稳定度优先于活动度的人体运动规律普遍存在于舞者动作完成过程中，高、低不同舞蹈表现群间无显著性差异；惯用侧与非惯用侧的竖脊肌、臀大肌、股二头肌肌肉收缩顺序均无显著顺序关系，各组间的ｔ检验无显著性差异性；高、低表现群舞者持续动员肌肉工作的能力及肌电讯号反应时间存在显著性差异。
根据分析结果，建议体育舞蹈者应规范后踢腿动作，强化神经－肌肉协同发力能力，锻炼增强主协肌肉群活力，避免运动损伤。
［关键词］肌电图；柔软度；后踢腿；肌力［中图分类号］Ｇ８０４．７ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］１６７１－５３３０（２０２１）０２－００９５－０５１ 理论述评和问题提出国内外体育舞蹈表演及比赛过程中，为了展现舞者的高度技巧动作，常可看到类似后踢腿技巧动作出现在舞蹈动作中，俗称“倒踢紫金冠”。
该后踢腿动作易引发运动伤害，考虑到体育舞蹈伤害、肌肉工作能力对舞蹈专业技巧训练及表演的重要性，常采用拉邦动作分析对该动作运动伤害缘由予以分析。
但该技术手段虽可分析体育舞蹈外在动作与动力质感，但在涉及到动作细微处的肌肉收缩状态与动作控制层面，难以洞察肌肉细微的活动模式。
目前运动科学及医学临床大量运用肌电图做肌肉细部发动模式检测与分析细微肌肉活动方式，预测该方法会成为预防运动员运动伤害及提升运动员竞技能力的主流评估与监测手段。
肌电图的数据分析摘要肌电图是肌肉生物电活动的记录，与其他生物电一样，肌电也是一种有规律的生物电现象。
肌电的测量可以对疾病进行辅助检查。
应用体表电机记录肌肉静止或收缩时的电活动。
通过此检查可以确定周围神经、神经元、神经肌肉接头及肌肉本身的功能状态。
而当运动单位发生各种病理变化时，会出现异常肌电图波形，所以常用肌电图来判断神经肌肉功能是否正常以及确定神经肌肉疾病发生的部位、性质和病变程度等。
现如今，肌电图已经成为神经肌肉病变的主要临床诊断工具。
所以学习如何采集肌电信号，处理以及分析肌电信号就显得尤为重要。
本篇文章主要介绍了肌电信号收集后的数据处理，处理的方法主要应用了整流，平滑，滤波等，着重进行了频域和时域的分析，其中以股二头肌，股三头肌和肱桡肌为例。
临床上常用表面肌电图对肌肉的疲劳进行研究，最常用的是频频域分析和时域分析。
这里对数据处理所用的软件是MR3，MR3可以自动对数据进行处理，生成需要的报告，因此本文的内容在于对生成图形的分析。
由于条件的限制没有患者的案例，所以选取的数据来自正常人做弯举10kg的哑铃，肩关节不动，保持肘关节90°角，直到手臂有酸痛的现象，然后放下哑铃，将波形记录在电脑中。
关键词：表面肌电信号；频域分析；时域分析；MR3；整流；平滑；滤波表面肌电图作为一种无创检测方法已得到广泛的应用，可以说它的存在使得康复更加具有可操作性和普遍性。
对于一些肢体有残疾的人来说，他的患侧到底达到什么程度才可以说他完全康复，原来依靠主观意识，这在一定的程度上存在着随机性和偶然性，但是肌电图的存在，使得康复程度可以量化，对于康复医师来说可以减少很多的困难，让他们的康复更加具有针对性和方向性。
肌肉最基本的功能就是兴奋和收缩，所以在测量的过程中主要让被测者进行屈伸运动，这样可以进行肌电信号的采集，其他的功能也可以，但是对于体表电机来说，所测得的数据会太杂乱，本身体表电机的测量就具有许多的干扰因素，所以要尽可能的避免干扰，这就是选择收缩功能的主要原因。
表面肌电信号检测电路的实时运动分析与人机交互方法肌电信号(EMG)是大脑通过神经系统传输到肌肉的电信号，通过检测和分析这些信号，可以实时了解肌肉的运动情况，并将其应用于人机交互系统中。
本文将介绍表面肌电信号检测电路的实时运动分析与人机交互方法。
一、肌电信号的检测原理肌电信号的检测原理是基于肌肉运动时产生的微弱电信号。
肌肉收缩时，神经元发放的动作电位经过神经传导至肌肉纤维区域，产生肌电信号。
传统的肌电信号检测电路由肌电电极、前置放大、滤波和数据采集模块组成。
二、表面肌电信号的实时运动分析方法1. 特征提取在接收到肌电信号后，需要进行特征提取，将原始信号转换为数值特征。
常用的特征提取算法有时域分析、频域分析和时频域分析。
时域分析通常采用均值、方差和峰值等统计量。
频域分析常用的方法是将信号进行傅里叶变换，提取频谱特征。
时频域分析则结合了时域和频域的特征。
2. 运动分类与识别通过对提取得到的特征进行分类和识别，可以实现肌肉运动的实时分析。
常用的方法有支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)等算法。
这些算法可以通过训练集和测试集的学习和比对，实现对不同肌肉动作的识别和分类。
3. 运动轨迹重建通过肌电信号的实时分析，可以获取肌肉动作的特征参数，如肌肉收缩力度和运动速度等。
利用这些参数，可以实现对人体运动轨迹的重建。
常见的方法是通过建立运动学模型，结合肌肉信号的特征参数，实现对人体运动轨迹的实时显示和分析。
三、表面肌电信号的人机交互方法1. 实时动作控制通过肌电信号的实时分析，可以实现对外部设备的动作控制。
例如，将肌电信号与机器人控制系统相结合，实现通过肌肉动作来控制机器人的运动。
2. 虚拟现实与游戏应用利用肌电信号，可以实现与虚拟现实环境或游戏进行交互。
通过捕捉肌肉运动信号，可以将用户的动作实时反馈给虚拟现实设备或游戏，实现身临其境的交互体验。
3. 康复治疗与辅助器具开发肌电信号的实时分析可以应用于康复治疗和辅助器具开发领域。
肌电-诱发电位技术
肌电-诱发电位技术可以分为多种类型，包括运动诱发电位（MEP）、感觉诱发电位（SEP）和H反射。
运动诱发电位测试通过
向大脑发出刺激来评估运动皮层的功能。
感觉诱发电位测试则用于
评估感觉神经传导速度和感觉皮层功能。
H反射测试则用于评估脊
髓和周围神经的功能。
肌电-诱发电位技术在临床上具有广泛的应用。
它可以帮助医生
诊断和监测神经肌肉疾病，如多发性硬化症、帕金森病和周围神经
病变。
此外，肌电-诱发电位技术也常用于术前和术后评估，以帮助
医生了解神经系统在手术前后的功能状态。
除了临床应用，肌电-诱发电位技术也在科研领域得到广泛应用。
研究人员可以利用这项技术来了解神经肌肉系统的生理和病理过程，以及开发新的治疗方法和药物。
总的来说，肌电-诱发电位技术是一种重要的神经生理学测试方法，对于诊断神经肌肉疾病、监测病情发展和进行科研具有重要意义。
通过对肌电-诱发电位技术的全面了解，我们可以更好地认识和
理解神经肌肉系统的功能和疾病。
正常青年人三维步态：时空及运动学和运动力学参数分析黄萍;钟慧敏;陈博;齐进;钱念东;邓廉夫【摘要】BACKGROUND:Three-dimensional gait analysis is an objective gait evaluation method which has been more and more widely used in clinical detection. But there is stil a lack of the unified standard for evaluating the normal human gait characteristics. OBJECTIVE:To detect the gait data in normal China young people and to provide the reference for analyzing the abnormal gait. METHODS:Total y 100 normal China young adults were enrol ed to test natural gaits using the three-dimensional motion capture system of the British Vicon to get the spatial and temporal parameters, kinematics parameters, RESULTS AND CONCLUSION:The curves of left and right sides (hip, knee, ankle joint angle and vertical ground reaction) of normal young people distributed basical y consistently. There were no statistical y significant differences between the left side and the right side in data of the motion angles of the hip, knee, ankle joint (first landing angle, maximum flexion angle, maximum extension angle, maximum range of motion in sagittal plane) and the vertical ground reaction parameters (the first wave peak, val ey and the second wave peak) (P>0.05). The normal human gait data established can provide the reference for clinical gait analysis. kinetics parameters.%背景：三维步态分析作为一种客观步态评估方法越来越广泛应用于临床检测。
三维步态的原理及应用1. 三维步态的定义三维步态是指人体行走或跑步时，身体各部分在三个不同平面上的运动。
它包括前后平面（走行方向平面）、左右平面（横向平面）和上下平面（垂直平面）。
三维步态的研究对于了解人类运动机理、改善运动效率以及开发智能步态可能具有重要意义。
2. 三维步态的原理三维步态的形成是通过骨骼、关节和肌肉的协调运动来完成的。
以下将分别从前后平面、左右平面和上下平面介绍三维步态的原理。
2.1 前后平面前后平面是人体行走方向所在的平面。
在前后平面上，身体通过运动学链条和动力学链条的作用实现平稳行走。
• 2.1.1 运动学链条运动学链条是指行走时骨骼和关节的一系列连续运动。
它包括足部、踝关节、膝关节、髋关节、腰椎和颈椎的运动。
通过运动学链条，身体可以在前后平面上实现平衡和稳定的行走。
• 2.1.2 动力学链条动力学链条是指行走时肌肉的一系列连续收缩和伸展运动。
它包括腓肠肌、胫骨前肌、股四头肌、臀大肌和腰背肌的运动。
通过动力学链条，身体可以在前后平面上实现推进力和减震功能。
2.2 左右平面左右平面是人体行走的横向平面。
在左右平面上，身体通过保持平衡和调节步幅来实现稳定行走。
• 2.2.1 平衡控制行走时，身体需要通过保持平衡来防止摔倒或前倾后仰。
平衡控制主要通过脚踝、膝关节和髋关节的肌肉收缩和伸展来实现。
同时，内耳的平衡感觉也对保持平衡起着重要作用。
• 2.2.2 步幅调节步幅是指一步行走的距离，其调节可以影响行走效率和稳定性。
步幅的调节通过髋关节和膝关节的调控来实现。
不同的步态（如慢走、快走和跑步）和不同的行走速度，需要相应调整步幅大小。
2.3 上下平面上下平面是人体行走的垂直平面。
在上下平面上，身体通过减震和能量转换来实现舒适和高效的行走。
• 2.3.1 减震功能行走时，身体会经历地面的冲击力。
减震功能通过足底的骨骼结构、韧带和肌肉的协调运动来减少对关节和脊柱的冲击力。
同时，髋关节和膝关节的屈伸也对减震起着重要作用。
表面肌电原理什么是表面肌电（sEMG）？表面肌电（Surface Electromyography，简称sEMG）是测量人体肌肉表面活动的一种非侵入式技术。
通过放置电极在皮肤表面来测量肌肉收缩产生的电信号。
sEMG 可以用于研究运动控制、肌肉疾病诊断、康复治疗等领域。
sEMG的基本原理sEMG信号的产生源自肌肉纤维收缩时产生的肌电位。
当神经系统向肌肉发送信号时，肌肉纤维就会收缩并产生电信号。
这些电信号在肌肉表面引起电势差，通过电极可以测量到这些电势差信号。
sEMG信号是由多个频率分量组成的。
低频分量反映肌肉的疲劳情况，高频分量则反映肌肉的神经控制水平。
通过分析sEMG信号的频谱特征，可以了解肌肉的状态和功能。
sEMG的应用领域1. 运动控制研究sEMG是研究运动控制的重要工具之一。
通过分析sEMG信号可以了解肌肉的活动模式、力量输出和协调性。
这对于运动技能的研究和运动训练的优化非常重要。
2. 肌肉疾病诊断sEMG可以用于诊断和评估与肌肉有关的疾病，如肌无力、脊柱侧弯和帕金森等疾病。
通过分析sEMG信号的频谱特征和幅度变化可以判断肌肉的功能状态和异常情况。
3. 康复治疗sEMG在康复治疗中有着重要的应用。
通过监测肌肉的活动水平和运动模式，可以为康复治疗提供指导。
例如，在康复过程中，通过监测患者的sEMG信号，可以调整康复训练的强度和方式，以实现更好的治疗效果。
sEMG的采集和处理方法sEMG信号的采集需要使用电极贴片，电极贴片要与肌肉表面紧密贴合以获得准确的信号。
常用的采集位置有肌肉肚和肌腱附着点。
采集到的sEMG信号通过放大器进行放大和滤波处理，以去掉噪声和干扰。
处理sEMG信号的方法有很多，最常用的方法是时域分析和频域分析。
时域分析包括均方根（RMS）分析和移动平均（MAV）分析，用来获取信号的幅度信息。
频域分析通常包括功率谱密度和频谱解析，用来获取信号的频率信息。
sEMG的局限性和挑战sEMG技术虽然非常有用，但也存在一些局限性和挑战。
