金年会金字招牌诚信至上所提到的表面肌电信号（sEMG）是通过电极从肌肉表面记录下来的神经肌肉系统活动的一种一维时间序列信号。这种信号的变化与参与活动的运动单位数量、运动单位的活动模式以及代谢状态等因素密切相关，能够在无创条件下实时、准确地反映肌肉的活动和功能状态。

原始的表面肌电图信号需要经过滤波、漂移校正和伪迹去除等预处理才能进行进一步分析：

1. 信号预处理

1. 滤波： - 高通滤波（5-10Hz）：消除呼吸等低频干扰 - 低通滤波（400-500Hz）：抑制肌纤维震颤和高频噪声 - 工频陷波：使用IIR数字滤波器消除50Hz/60Hz的电力干扰

2. 基线漂移校正： - 硬件补偿：设备内置温度和湿度漂移的自动校正 - 软件算法：基于静息段数据（建议取前3秒）计算基线偏移，并采用线性拟合或多项式回归进行动态补偿

3. 信号整流技术： - 全波整流：保留完整信号特征，适合iEMG分析 - 半波整流：聚焦于爆发性肌电检测，适用于AMG参数计算

4. 数据归一化

5. 同步标记： - 力学触发：足底压力开关标记步态周期 - 视觉同步：视频帧标记关键动作节点 - 运动捕捉：惯性传感器数据进行时空对齐

经过预处理后，表面肌电信号能够提供肌肉收缩的激活时间、顺序及振幅等参数。常用的分析方法包括时域分析、频域分析、时域—频域联合分析和非线性分析。

2. 分析方法

1. 时域分析：反映表面肌电信号在不同时间的振幅变化。 - 积分肌电（IEMG）：反映特定时间段内运动单元放电的总量，与肌张力明显正相关 - 均方根振幅（RMS）：表征肌肉收缩强度的动态均值，但对瞬时变化敏感度不足； - 平均振幅（MA）：评估运动单元募集数量与放电同步性的核心指标。

2. 频域分析：通过快速傅立叶转换获取肌电频谱，分析不同频率范围的强弱。 - 平均功率频率（MPF）：对低负荷收缩（<30%MVC）敏感，疲劳状态下衰减率可达0.8-1.2 Hz/min； - 中值频率（MF）：在噪声环境下具有优良的抗干扰能力，适用于长期监测。

3. 时频联合分析：引入小波变换技术解决传统傅立叶变换的时频分辨率矛盾，具有良好的抗噪特性。

4. 非线性分析： - 分形维数：量化肌肉收缩的复杂度； - 样本熵：评估神经控制的稳定性； - 李雅普诺夫指数：预测肌肉疲劳的拐点，精度高达85%。

3. 无线表面肌电技术的应用

表面肌电技术因其无创、实用和便捷的特点，广泛应用于包括骨科、运动医学、康复训练及神经科学等多个领域，成为分析相关疾病、辅助诊断和康复训练的重要手段。

在中风恢复中，监测患侧肌肉的残余电活动以指导机器人辅助训练或功能性电刺激，促进运动功能重建；在脊髓损伤的情况下，评估下肢肌肉激活能力，以辅助制定站立和步态训练方案；在周围神经损伤中，诊断神经卡压并跟踪手术恢复进展等。

金年会金字招牌诚信至上致力于在生物医疗领域推动表面肌电技术的发展，保障患者健康。