[发明专利]肌肉疲劳的检测方法及系统

权利要求书

1.一种肌肉疲劳的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取来自多个无线肌电图信号采集器的肌电图信号，并将所述肌电图信号保存到先进先出的数据缓存器中；肌电图信号为基于多个无线肌电图信号采集器采集的多个肌肉部位的肌电图信号；

基于预设的肌电图信号特征计算算法，分别计算所述每个肌电图信号对应的平均功率谱频率，并且将计算过程中的数据保存至先进先出的数据缓存器中；

基于所述每个肌电图信号对应的平均功率谱频率确定肌肉疲劳的程度；

其中，所述计算所述每个肌电图信号对应的平均功率谱频率的过程中包括：

基于巴特沃斯高通滤波器滤除肌电图信号中的低频噪声；

以及基于插值滤波器平滑肌电图信号中包括的处于工业频率范围内的频谱。

2.如权利要求1所述的肌肉疲劳的检测方法，其特征在于，所述计算所述每个肌电图信号对应的平均功率谱频率，包括：

基于巴特沃斯高通滤波器，滤除所述肌电图信号中的10Hz以下的低频噪声，得到滤波后的肌电图信号；

基于快速傅里叶变换，对所述滤波后的肌电图信号进行快速傅里叶变换，得到所述滤波后的肌电图信号的第一频谱；

基于所述插值滤波器，消除所述滤波后的肌电图信号的第一频谱中工业频率对应的频谱，得到所述滤波后的肌电图信号的第二频谱；

基于所述滤波后的肌电图信号的第二频谱，计算所述肌电图信号的功率谱密度；

基于所述肌电图信号的功率谱密度，计算所述肌电图信号的平均功率谱频率。

3.如权利要求2所述的肌肉疲劳的检测方法，其特征在于，在对所述滤波后的肌电图信号进行快速傅里叶变换之前，所述方法还包括：将每个肌电图信号按照预设的时间长度划分为多个固定窗长的肌电图信号；相应地，所述基于所述肌电图信号的功率谱密度，计算所述肌电图信号的平均功率谱频率包括：

计算每个固定窗长的肌电图信号的平均功率谱频率，对所述每个固定窗长的肌电图信号的平均功率谱频率进行归一化。

4.如权利要求3所述的肌肉疲劳的检测方法，其特征在于，在基于所述每个肌电图信号对应的平均功率谱频率确定肌肉疲劳的程度之前，所述方法还包括：

获取目标视频帧；所述目标视频帧为与肌电图信号处于同一时间段的视频帧；

显示预设时间段内的目标视频帧及其对应的肌电图；

显示多个肌电图信号的平均功率谱频率随着运动周期的变化曲线；

基于多个肌电图信号的平均功率谱频率随着运动周期的变化，确定肌肉疲劳的评估标准。

5.如权利要求4所述的肌肉疲劳的检测方法，其特征在于，基于所述每个肌电图信号对应的平均功率谱频率确定肌肉疲劳的程度，包括：

基于所述每个肌电图信号对应的平均功率谱频率以及所述评估标准确定肌肉疲劳的程度。

6.如权利要求3所述的肌肉疲劳的检测方法，其特征在于，所述计算每个固定窗长的肌电图信号的平均功率谱频率，对所述每个固定窗长的肌电图信号的平均功率谱频率进行归一化，包括：

计算每个固定窗长的肌电图信号对应各个频点的功率谱密度与肌电图信号对应的各个频点的加权和SPF；

计算每个固定窗长的肌电图信号对应各个频点的功率谱密度的和SP；

计算每个固定窗长的肌电图信号的平均功率谱频率MPF，对所述每个固定窗长的肌电图信号的平均功率谱频率除以初始平均功率谱密度进行归一化。

7.如权利要求6所述的肌肉疲劳的检测方法，其特征在于，所述加权和SPF＝SPF+P(j)×f(j)，其中，SPF的初始值为0，j表示固定窗长对应的第j个频点，P(j)为第j个频点对应的功率谱密度，f(j)为第j个频点对应的频率；SP＝SP+P(j)，SPF的初始值为0，每个固定窗长的肌电图信号的平均功率谱频率