[发明专利]一种肌肉疲劳等级的检测方法及设备

说明书

本发明适用于信息处理技术领域，提供了一种肌肉疲劳等级的检测方法及设备，包括：获取用户的生物特征信号；通过预设的小波平均算法，获取血红蛋白浓度信号的小波振幅均值；对表面肌电信号进行傅里叶变换，得到表面肌电信号的表面肌电频域曲线，并根据表面肌电频域曲线确定中位频率值；将小波振幅均值、中位频率值以及血氧饱和浓度信号的均值，导入预设的疲劳度计算模型，确定用户当前的疲劳特征值；基于预设的疲劳等级索引表，确定疲劳特征值对应的疲劳等级。本发明通过肌电信号可以确定当前用户肌肉的肌肉纤维的活性状态，而通过血氧信号则可以确定肌肉的代谢状态，从而对肌肉疲劳状态有一个较为全面的判定，提高了肌肉疲劳等级的检测准确性。

技术领域

本发明属于信息处理技术领域，尤其涉及一种肌肉疲劳等级的检测方法及设备。

背景技术

随着社会的进步，人们越来越意识到运动对保持身体健康的重要作用，并在生活和工作之余积极参加各类体育锻炼，但运动过度带来的肌肉疲劳和由此导致的运动损伤也困扰着很多运动爱好者。因此，肌肉局部疲劳的定量准确检测，对预防运动损伤和避免慢性肌骨系统疾病有重要的意义。

现有的肌肉疲劳检测技术，主要是通过表面肌电信号来进行确定用户的肌肉疲劳度，但肌电信号主要是肌纤维膜内外离子紊乱和兴奋-收缩耦合作用波动引起，无法更好地体现肌肉当前的代谢活动状态，由此可见，通过表面肌电信号来确定肌肉的疲劳度，不能全面反映肌肉的疲劳状态，准确度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种肌肉疲劳等级的检测方法及设备，以解决现有的肌肉疲劳等级的检测技术，通过表面肌电信号来确定肌肉的疲劳度，不能全面反映肌肉的疲劳状态，准确度较低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种肌肉疲劳等级的检测方法，所述肌肉疲劳等级的检测方法包括：

获取用户的生物特征信号；所述生物特征信号包括：血红蛋白浓度信号、血氧饱和度信号以及表面肌电信号；

通过预设的小波平均算法，获取所述血红蛋白浓度信号的小波振幅均值；

对所述表面肌电信号进行傅里叶变换，得到所述表面肌电信号的表面肌电频域曲线，并根据所述表面肌电频域曲线确定中位频率值；

将所述小波振幅均值、所述中位频率值以及所述血氧饱和浓度信号的均值，导入预设的疲劳度计算模型，确定所述用户当前的疲劳特征值；

基于预设的疲劳等级索引表，确定所述疲劳特征值对应的疲劳等级。

本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备，所述终端设备包括：

生物信号获取单元，用于获取用户的生物特征信号；所述生物特征信号包括：血红蛋白浓度信号、血氧饱和度信号以及表面肌电信号；

小波振幅均值获取单元，用于通过预设的小波平均算法，获取所述血红蛋白浓度信号的小波振幅均值；

中位频率值获取单元，用于对所述表面肌电信号进行傅里叶变换，得到所述表面肌电信号的表面肌电频域曲线，并根据所述表面肌电频域曲线确定中位频率值；

疲劳特征值计算单元，用于将所述小波振幅均值、所述中位频率值以及所述血氧饱和浓度信号的均值，导入预设的疲劳度计算模型，确定所述用户当前的疲劳特征值；

疲劳等级确定单元，用于基于预设的疲劳等级索引表，确定所述疲劳特征值对应的疲劳等级。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面的各个步骤。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面的各个步骤。