摘要：目的：探讨通过表面肌电（sEMG）信号的多尺度熵分析评估运动负荷变化时肌肉动态疲劳等级的可行性。方法：10名男性大学生完成从50~200＋W的1~5级功率自行车递增负荷蹬车试验,每级负荷运动采集最后5 s的股直肌、股内侧肌和股外侧肌的sEMG信号进行多尺度熵计算,根据样本熵随尺度1~30的变化曲线获得平均多尺度熵指标用于评价肌肉疲劳。结果：sEMG信号的多尺度熵曲线随负荷递增而整体下移,其中负荷1与负荷2、负荷4与负荷5的多尺度熵接近,分别反映肌肉未疲劳和轻度疲劳、以及中度和重度疲劳状况;各级负荷下多尺度熵随尺度增加先快后慢,但尺度较小时相邻负荷数值接近,其中尺度为1（即传统样本熵）时重叠交错最为严重;当尺度大于10时多尺度熵曲线逐渐平缓并拉开间隔,从上往下按负荷递增顺序排列。结论：sEMG信号的多尺度熵更准确的表示了肌肉系统的复杂度,相比传统样本熵能更客观的反映肌肉的工作状况和疲劳等级;多尺度熵分析不仅计算量小,而且能适应时变负荷下肌肉动态收缩的复杂性,实际工作中可将归一化的平均多尺度熵作为衡量肌肉动态疲劳程度的一个量化指标。

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