基于sEMG信号与DAQ卡数据采集系统在LabVIEW中研究肌肉疲劳

《Sensors》：Muscle Fatigue Investigation Using sEMG Signals and a DAQ Card Data Acquisition System in LabVIEW

　　

本研究旨在基于LabVIEW环境下的虚拟仪器概念，利用DAQ卡实现一套定制设计的数据采集系统，借助表面肌电(sEMG)信号研究并分析肌肉疲劳。实验以一名健康志愿者为试点案例，在循环负重运动中采集肱二头肌的sEMG信号，于无疲劳、中度疲劳与高度疲劳三种状态下记录信号。所开发的测量系统支持在线与离线信号处理，计算时域参数（ARV、RMS、Umax）与频域参数（ΣPS、MNF、MDF）。系列间与系列内分析表明，随肌肉疲劳发生，受试者幅度参数下降，功率谱向低频偏移；频域参数尤其是MNF较幅度参数具有更高诊断敏感性。结果验证了该虚拟仪器用于sEMG分析的技术可行性，并为客观评估肌肉状态提供工程基线。

研究背景方面，表面肌电图(sEMG)作为非侵入式记录骨骼肌运动单元生物电信号的方法，广泛用于运动生物力学、康复与生物医学工程中肌肉活动及疲劳评估。肌肉疲劳定义为长时间活动中肌力或维持扭矩能力的暂时性下降，渐进性疲劳会引起sEMG信号特征改变。已有研究多关注静态收缩或单一参数，少有基于虚拟仪器概念、集成DAQ卡与LabVIEW同时完成采集、处理与分析的综合系统。为此，研究人员开展试点研究，设计并在单名健康志愿者（54岁、无上肢损伤、作者本人）身上测试一套LabVIEW虚拟仪器：采用NI myDAQ采集卡（16位A/D转换、2000 Sa/s采样）、两级放大（INA128+OPA2134，总增益700 V/V）、Sallen–Key带通滤波（15–500 Hz）及软件端Butterworth与50 Hz Notch滤波；以坐姿肘屈伸循环举5 kg负荷诱发无疲劳、中度疲劳、高度疲劳三系列各5次重复，提取1.8 s周期段，计算时域ARV、RMS、U_max与频域ΣPS、MNF、MDF，并以重复测量ANOVA与配对t检验做探索性统计。

材料与方法中，硬件链路由电极–放大滤波模块–myDAQ–LabVIEW构成；软件面板集成采集配置、实时波形显示、数字滤波、移动平均包络(MARV)、移动均方根包络(MRMS)及参数计算。sEMG片段取单周期1.8 s，加Hanning窗做功率谱估计，公式严格按原文定义ARV、RMS、MNF、MDF。

结果部分，3.1节展示三系列时域与频域参数均值与标准差可视化，确认幅度下降与谱左移趋势。3.2节系列内分析显示：系列1始末U_max（MRMS平滑后）升约24%，反映动态适应；系列2与系列3始末频域MNF、MDF反升，归因为动态收缩非平稳性、运动单位募集策略改变及传导速度变化。3.3节系列间比较表明，ARV降约5.6%、RMS降约6.8%、U_max降约11%，ΣPS降约13%、MNF降约14%（ANOVA F(2,8)=13.7, p=0.0027；配对t检验系列1vs2 p=0.028、2vs3 p=0.010、1vs3 p=0.005）、MDF降约9%（p=0.075不显著）；时域参数ANOVA不显著。频域MNF敏感性最高。

讨论部分指出，时域幅度参数趋势符合疲劳生理但敏感性低，动态收缩下受几何变化与募集策略干扰；频域MNF下降源于肌纤维传导速度降低与代谢改变，但动态非平稳使MNF/MDF出现局部回升。单被试(n=1)与主观疲劳分级（无Borg、无扭矩/MVC标定）是方法学限制，统计结果仅表征系统重复性与该受试者内变异，非群体结论。

结论部分翻译：本工作主要成是在LabVIEW环境设计并技术验证了一套配合DAQ卡的sEMG采集处理虚拟测量装置，软件自动计算时频域参数。试点中幅度参数(ARV、RMS、U_max)动态收缩下呈降势但敏感性有限；频域MNF、MDF更敏感，MNF在中度疲劳即显著偏移，疲劳进展伴功率谱左移与ΣPS下降。统计指标属探索性，仅证系统内部一致性。局限为单被试与主观疲劳分级，后续需扩样本、加力矩通道并引入STFT与小波分析。该研究发表于《Sensors》。