对sEMG信号应用全波整流和均方根（RMS）平滑的主要目的是将原始的、混乱的电噪声转化为可读的肌肉活动“包络”。通过处理随机的电压波动，通常使用50毫秒的时间窗口，您可以生成肌肉收缩实际强度的清晰表示。
核心要点 原始sEMG信号由于其波动的性质而变得不稳定且难以量化。应用整流和RMS平滑可以过滤掉这种噪声，揭示潜在的肌肉激活模式，从而能够精确比较不同运动阶段的用力程度。
将噪声转化为洞察
原始sEMG的性质
表面肌电图（sEMG）的原始数据本质上是随机的。
这意味着信号由快速波动的随机电压尖峰组成。这些尖峰在正值和负值之间振荡，使得原始图看起来像混乱的噪声，而不是清晰的用力线条。
整流的必要性
由于原始信号在零以上和零以下波动，简单地对数据进行平均会得到接近零的值。
全波整流通过将所有负信号值翻转为正值来解决这个问题。这样可以确保肌肉收缩的总能量在分析中得以保留，而不是在数学上被抵消。
创建肌肉激活包络
应用RMS平滑
信号被整流后（或作为RMS计算的一部分），会应用一个平滑算法。
标准方法是均方根（RMS）平滑，通常使用特定的时间窗口，例如50毫秒。这会计算该短时间内的信号平均功率，并随着窗口向前移动而不断更新。
可视化包络
此平滑过程的结果被称为线性包络。
不再是锯齿状、尖锐的混乱图形，而是一条平滑的曲线，该曲线会上升和下降。这条曲线准确地表示了肌肉收缩的强度，实时反映了肌肉产生的实际机械用力。
这对分析的重要性
量化激活水平
处理后的包络使研究人员能够将电信号转化为可量化的数字。
如果没有这一步，几乎不可能确切地说出肌肉“ firing ”的“多少”。平滑后的数据提供了一个可以测量和记录的幅度。
实现比较
这种处理使得数据在不同的运动阶段之间具有可比性。
例如，在分析挥杆等活动时，科学家可以利用这些数据精确展示核心和足部稳定肌肉在特定时刻的反应。这提供了证明特定运动如何加强特定肌肉群所需的证据。
理解权衡
窗口大小敏感性
虽然主要参考建议使用50毫秒时间窗口，但窗口大小的选择是一个关键的权衡。
窗口过大（过度平滑）可能会隐藏肌肉活动的快速、短暂爆发，使系统看起来迟钝。反之，窗口过小（平滑不足）可能会使信号过于锯齿状，难以清晰解读。
信号延迟
平滑算法本质上会引入轻微的相位延迟。
由于计算依赖于时间窗口内的数据，因此生成的包络可能比实际物理事件略有滞后。这对于幅度分析通常是可以接受的，但在需要精确毫秒级计时时必须予以考虑。
为您的目标做出正确选择
在分析sEMG数据时，您如何查看处理后的信号取决于您的具体研究目标：
- 如果您的主要重点是量化用力程度：依靠RMS包络来确定运动过程中收缩的峰值和平均强度。
- 如果您的主要重点是比较运动：使用平滑的包络来叠加不同的运动阶段（例如，挥杆与接球），以查看激活程度最高的地方。
通过将电噪声转化为平滑的包络，您可以将抽象的电压数据转化为人类体能的明确指标。
总结表：
| 处理步骤 | 采取的操作 | 目的 | 结果 |
|---|---|---|---|
| 原始sEMG | 数据采集 | 捕获随机电压尖峰 | 混乱、不可量化的噪声 |
| 整流 | 绝对值转换 | 将负值翻转为正值 | 防止数学抵消 |
| RMS平滑 | 时间窗口平均 | 过滤快速波动（例如，50毫秒） | 创建平滑的“线性包络” |
| 分析 | 数据量化 | 测量峰值和平均用力程度 | 可靠的肌肉激活指标 |
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参考文献
- Koji Murofushi, Kazuyoshi Yagishita. Differences in trunk and lower extremity muscle activity during squatting exercise with and without hammer swing. DOI: 10.1038/s41598-022-17653-7
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .