立姿振动对男青年运动员肌肉疲劳进程的肌电效应

徐树礼，侯学华，张雪临

（聊城大学体育学院，山东 聊城 252059）

立姿振动对男青年运动员肌肉疲劳进程的肌电效应

徐树礼，侯学华，张雪临

（聊城大学体育学院，山东 聊城 252059）

通过线性和非线性两方面三种定量评价方法，研究立姿振动和传统训练肌肉疲劳进程中肌电的特征，探求疲劳程度较小的训练方法。28名运动员随机分组在传统或立姿振动条件下，进行递增负荷运动试验至力竭性疲劳状态，实时监测、记录肌电图后运算求值。结果显示，相应等级负荷时，振动时平均功率频率曲线与时间的斜率（MPFs）绝对值、近似熵和分维数的时间变化率均比传统的小，达到疲劳力竭时的时间均明显推迟，都有显著性差异。因此，一次适当强度的立姿振动使机体疲劳推迟，立姿振动是疲劳程度较小的训练新思路。

全身振动；平均功率频率；近似熵；分维数；疲劳进程

振动研究集中在竞技体育（肌肉力量［1］、力量耐力、身体形态、体成分、柔韧性、平衡能力、骨骼系统、心血管系统、神经系统和激素系统、按摩、放松）、康复（骨质疏松、减轻疼痛、本体训练、力量训练、协调性训练）、大众体育（拉伸放松、按摩、力量训练、抗衰老、愉悦）、太空（骨骼肌肉衰减）、美容（蜂窝织炎、拉紧组织）、医学（作用方式、安全性、骨质疏松、循环障碍、激素代谢、十字韧带损伤）方面，但这些研究很少关注甚至忽略振动刺激肌肉疲劳进程的定量检测。振动训练已经成为一种新兴的训练方法，肌肉力量是绝大多数运动形式的基础，采用表面肌电信号（sEMG）分析技术评价肌肉功能水平和状态已被众多的实验和临床应用研究所确认［2-5］，sEMG信号具有线性科学和非线性科学两方面的特征，为保证评价的全面性，本文拟同时应用线性科学的MPFs和非线性科学的近似熵、分维数两方面的三种典型定量分析方法，评价肌肉疲劳进程，科学稳妥地寻求疲劳程度较小的训练方法。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

上海体育学院运动训练专业28名志愿者（具体情况见表1），签订同意合同，能够按标准完成实验要求动作。随机分为对照组和实验组，各组14人。

表1 研究对象基本情况

1.2 研究方法

1.2.1 实验法

（1）测试地点及监控实施：上海体育学院运动生物力学实验室。4名博士进行测试，温度20-22℃，相对湿度应控制在30%-35%。

（2）实验方案：实验前一周进行一次预实验，让学生和测试人员熟悉实验仪器和内容，做好准备活动，每人次测试前都校准仪器，确保实验对象的正常发挥和测试的准确性。

1）第一周对照组进行传统训练测试：

A采用美国产Concept II赛艇测功仪，下肢蹬踏进行递增负荷运动。每个受试者50 W为第一级，每3 min递增50W，逐级递增，直至力竭。实时动态储存，利用MegaWin软件输入计算机，处理原始数据。

B采用芬兰Mega公司产ME6000 8通道肌电采集盒测量表面肌电图。刮掉股外侧肌皮肤体毛，用酒精溶液擦试皮肤和电极，降低电阻，电极按照MegaWin软件［6］提供的解剖位置在右下肢的股外侧肌肌腹，与肌纤维平行放置，电极间隔2cm，用透明胶带固定电极，保证电极固定在皮肤上。放大器的低频截止频率是10Hz，高频截止频率是700Hz，采样频率是1 000Hz。信号的噪音控制与判定方法、检测结果符合肌电基线标准的要求。

2）第二周实验组进行振动训练测试：表面肌电图测量完全等同于对照组方案，与对照组不同处是坐在固定于韩国产ETS-900N型JET VIBE振动台上的赛艇测功仪上测试递增负荷运动，垂直上下振动频率为20Hz，振幅为6mm，加速度为9.8m/s2。

1.2.2 比较分析法

运用SPSS16.0在均值比较中采用独立配对T检验，均在95%置信区间进行检验及数据的处理。对28名运动员的振动或传统肌电图逐段求其平均功率频率曲线斜率、近似熵和分维数的时间变化率，整组数据表达方式为“平均数±标准差”。

2 实验结果

2.1 两种训练方法对平均功率频率及曲线斜率的影响

sEMG频谱分析的平均功率频率（MPF）是通过功率谱曲线重心的频率，MPFs是时间与MPF曲线的斜率。从表2中可见，在相同等级负荷下，振动递增负荷运动中MPFs呈线形下降变化，MPFs绝对值总体上比传统的小，平均下降斜率为0.278±0.126Hz/s，t检验分析表明，MPFs与疲劳进程中时域分析指标间无明显统计差异（t=0.04，P〉0.05），而频域指标间的差异均有显著性差异（t=4.16，P〈0.05）。（见图1）

表2 各等级运动末MPFs、相关性分析

图1 各等级运动末MPFs变化曲线图

2.2 两种训练方法对近似熵（ApEn）的影响

表3 各等级运动末ApEn的时间变化率、相关性分析

振动刺激和传统的近似熵的时间变化率在50W、100W等级时下降较大，到150W、200W等级疲劳较深时，近似熵下降速度减小，到250W等级疲劳的末期时其变化率几乎为零，但这并不能掩盖振动刺激ApEn值比传统的低25%。与传统训练相比，振动训练过程中肌电的近似熵下降的时间变化率总体上相对较小，两者有显著性差异（t=2.59，P〈0.05）。（见图2）

图2 各等级运动末ApEn变化图

2.3 两种训练方法对分维数的影响

表4 表面肌电信号分维数的时间变化率、相关性分析

从表4可见，振动肌电和传统肌电分维数的时间变化率在50W、100W等级时增长较小，随着递增负荷等级的增加，肌肉逐渐进入疲劳状态，到150W、200W等级疲劳较深时，肌电信号分维数增长幅度更大，进入疲劳状态的速度也更快，两者有显著性差异（t=4.03，P〈0.05）。（见图3）

2.4 两种训练方法对疲劳力竭时的时间的影响

力竭的判断标准为主观感觉筋疲力尽同时心率达到180次/分以上。同一个人，在正常身体状况下，由相同的初始功率，按相同的递增幅度运动，传统训练与振动刺激训练达到疲劳力竭时的时间有显著性差异（t =7.81，P〈0.001）。

3 分析与讨论

3.1 三种分析方法对疲劳进程的分析结果的异同

近年来有学者证明sEMG信号在肌肉疲劳发生过程中MPFs成单调下降趋势且它的下降斜率可用来评价运动肌的疲劳程度［7］，能有效反映肌肉疲劳状态［5］，MPFs可作为衡量肌肉疲劳的客观指标［8-9］，在反映肌肉功能水平的差异方面具有良好的特异性、敏感性［10-11］和可靠性，众多的实验和临床应用研究已广泛采用表面肌电信号分析技术定量检测、评价肌肉功能水平和状态［2］。这是从线性科学中时频方面分析sEMG信号在不同频率分量或频率谱维度上的变化特征，是传统的分析方法。但是，肌肉收缩和疲劳的肌电信号呈现出非线性科学中非稳定信号的特征，因此出现传统的时频分析的局限性。

最近20多年，许多专家学者发现，sEMG信号也具有非线性科学中混沌信号的主要特征，并证明是混沌信号［12］；1991年，Pincus［13］发现非线性科学中的近似熵很具有表面肌电信号的特征，开始尝试用非线性信号分析中的近似熵衡量系统的复杂度［2］，作为衡量肌肉疲劳程度的指标，优于关联维数、哥式熵和李雅普诺夫指数等常用的非线性动力学参数［14］；蔡立羽发现表面肌电信号具有非线性科学中分形几何特性［12］，以分维数分析复杂度，比较时频变化，是肌肉疲劳状态的新的量化指标。因为sEMG信号具有线性科学和非线性科学两方面的特征，所以评价方法至少应该从线性科学和非线性科学两方面同时进行评价；线性科学评价应用经典的MPFs，但非线性科学的定量评价在国内处于初级阶段，经过对各种非线性科学定量评价方法的优劣比较，选择应用近似熵、分维数两种，这样，同时应用线性科学和非线性科学两方面的三种典型定量分析方法，从三个不同的角度对肌肉疲劳进程的表面肌电信号进行评价，有助于评价方法的全面性，结论的正确性，是互相弥补的，这也是肌电信号的二重性决定的，如同光具有波粒二重性一样，必须同时从光波、粒子性两方面进行分析，仅单方面的评价结论之间甚至是矛盾的；这种做法相对于通常仅仅用一种方法或角度评价的做法，应该会增强实验结论的客观性、科学性、正确性，应该是实验研究，甚至是科学研究所倡导的。

从评价的结果看，三种分析方法在50-250W相应负荷时的相关性差别分别是0.6%-1.5%、0.5%-1.9%、0.7%-21%、0.4%-1.9%、0.7%-1.6%，可见，差别很小；共同的趋势是随着机体疲劳程度的加深，指标与疲劳程度的相关性越高，因此我们不难理解最后结论是高度一致的，应该说3种评价方式中各自指标都物理意义明确，运算简便，很客观和科学的，因为都是建立在线性科学或非线性科学理论基础之上的；反映肌肉工作方式上不同处在于：相同的时间和负荷递增幅度内，计算出的变化幅度是有差别：MPFs的绝对值范围是0.124-0.359，近似熵的范围是0.031-0.0003，分维数的范围是0.111-0.185，说明3个指标反映肌肉疲劳程度的敏感性是有差别，其他的异同需要进一步研究，毕竟以近似熵和分维数评价sEMG信号技术在国内还处于开始阶段。

3.2 全身振动刺激影响平均功率频率的机制

采用FFT函数，数据分析窗口为1 024点，用Matlab语言编制MPF的计算程序，频域算法为［15］：

采用显性回归方法计算上述指标时间序列曲线的斜率（MPFs），用Lempel-Ziy的复杂度定义，按照Kaspar和Schusyer的算法计算复杂度C（n）［12］。

肌肉疲劳的发生和发展可导致反映频谱曲线特征的MPF产生相应的下降［16］，斜率值为负值，MPFs绝对值的大小其可反映抗疲劳能力，绝对值大者更易疲劳［3］。

振动MPFs绝对值与传统的差异达到显著性，与代谢性酸化诱发肌纤维动作速度下降有关［17］。因为代谢性酸化是肌肉疲劳过程中所产生的一种普遍性现象且与频谱左移具有较好的单值因果关系［10］。振动刺激时，肌肉本体感受器始终保持一定的兴奋，发放的神经冲动引起肌肉轻微的、持续的交替收缩，皮肤血流量一直处于持续增加状态，皮肤血流加速，加快物质间的交换，有利于氧的运输，细胞膜对有害物质的通透性增强，促进机体新陈代谢的速率，一方面其抗疲劳能力得到增强，另一方面也有利于机体疲劳的快速消除［18］。据此可以认为相应等级负荷时，振动训练比传统训练机体消除疲劳的速度快，疲劳程度小。

3.3 全身振动刺激影响近似熵的机制

采用基于相空间重构的近似熵作为肌电信号特征进行分析。

3.3.1 相空间重构

设给定长度为N的时间序列｛u（i），i=1，2，…，N｝，由T akens′时延定理可重构相空间

（m为嵌入维数，τ为时延；i=1，…，n；Xi代表相空间中第i个坐标点）

3.3.2 近似熵算法

①进行相空间重构。

②计算任意向量

③统计dij≤r的数目并求出该数目与向量总数n的比，记为

④再对所有的i求平均值，

⑤求得Cmi+（1r）和φm+（1r）

⑥得到近似熵

本实验条件下取参数r=0.5SD，m=1，计算程序采用C语言编制。

传统训练是机体处于稳定状态下以线圆环型刺激，“适应”成特定的神经—肌肉型，而振动训练是在多质点不稳定机械振动状态下承受递减性传递和自身体重后负荷的以点圆环刺激，振动波在肌肉中传导，刺激本体感受器，神经中枢机制发生变化，自身随时调节、适应时刻变化的刺激，神经系统加强，动员体交感神经系统、运动器官，神经冲动的频率、强度增加［15］，通过多突触传导的调节作用，使快、慢肌发放冲动的频率接近一致，主动肌和协同肌同时收缩，对抗肌及时而充分地放松，提高运动神经元冲动的同步性、肌肉收缩的效率和协调能力［19］。而募集越来越多相邻运动单元的同步收缩造成了肌电有序性的增加［14］，sEMG信号趋于周期性变化，无序程度降低，系统复杂度下降，导致振动刺激下的肌电复杂度要低于传统刺激下的肌电复杂度，因此，振动肌电ApEn绝对值均小于传统的。由于肌电ApEn绝对值越大显示肌肉疲劳程度越深［14］，推断相应等级的负荷强度时，振动刺激的疲劳程度要小于传统的情况。

3.4 全身振动刺激影响分维数的机制

采用最直接的改变粗视化程度，求分维数的计算方法［12］：曲线总长度L与步长s、步数N的关系为

则曲线总长度为:

其中k为一比例常数，而该曲线的维数D则为:

对肌电信号波形归一化处理方法如下：

设肌电信号的总采样点数为N，第i个点的幅度为x（i），则对这N个点的幅度归一化步骤为：

2）求相对平均值最大的幅度值：xm=max｛x′（i），i=0，l，…，N-1｝

3）幅度归一化：y（i）=x′（i）/xm。

由于系统的复杂度越大，肌电信号分维数越大，显示肌肉疲劳程度越高［19］，无疑表明相应等级的负荷强度时，振动刺激的疲劳程度要小于传统的情况。

3.5 振动参数的选取对肌肉疲劳进程实验的影响

考虑本试验目标和可操作性，研究对象需要逐渐地达到力竭状态，振动参数没有选择最强的指标，依据是：人体对1-80 Hz振动频率特别敏感［20］，引起膝关节共振的频率是20Hz，对器官的影响最大；根据国际标准ISO2631和我国标准GB10070-88《城市区域环境振动标准》的规定，垂直容许振动强度（位移/振幅、速度、加速度）限值是0.63-28.00m/s2，强度越大，影响就越大［21］；垂直容许振动时间限值是1min-24h，时间越长，影响就越大；身体接触方式影响顺序是全身振动〉局部振动；下肢蹬踏进行递增负荷运动，不同部位肌电的趋势不同，用力越大的肌肉肌电越强；振动影响的振动模式顺序是冲击振动〉稳态振动〉间歇振动；振动方式的影响顺序是左右振动〉水平振动〉垂直上下振动。因此实验组和对照组之间的差异性不是非常显著性。可以看出，振动训练的参数与人体器官共振最敏感的参数或产生振动病的参数集中范围有明显交叉［20］，如果参数在容许区间内，选择其他自由组合的振动参数，试验数据会变化，总体变化趋势是一致的；如果参数超出容许区间，人体各系统遭受到伤害，试验数据会变化，总体变化趋势就不一定是一致的，比如改变时间参数，长期手接触振动的工人，最常见的症状是振动性白指，他与正常人的手指疲劳进程是不一样的，强度等其他参数的改变也会产生不同的效果，因此，本实验只是通过频域、近似熵、分维数三种典型定量评价肌肉疲劳进程的方式，科学稳妥地证明一次全身稳态垂直上下振动在人体容许参数范围内使机体不易疲劳，振动训练可能是疲劳程度较小的训练新思路，绝不是只要应用振动训练就产生较小的疲劳，因为相关的研究表明，适当地振动会给机体良好的生物学效应，不适当的振动导致器官的损伤或改变，而且这种损伤目前发现是不可恢复的，因此振动训练的适用范围，比如利用不同参数组合，针对不同目的、项目、类型和个体的振动训练效果，则需要进一步去研究，毕竟真理超出范围一步就是谬误。

4 结论

一次适当强度的立姿振动使机体疲劳推迟，立姿振动是疲劳程度较小的训练新思路。

［1］彭春政.全身振动刺激对肌肉力量和柔韧性的影响［J］.北京体育大学学报，2004，27（3）：349-351.

［2］王健.动态运动诱发腰部脊竖肌疲劳过程中sEMG信号变化特征［J］.中国体育科技，2001，37（4）：9-11.

［3］袁艳，吴贻刚，苏彦炬，等.不同频率振动刺激和负重条件下半蹲运动中小腿肌群表面肌电活动特征研究［J］.天津体育学院学报，2012，27（4）：287-291.

［4］陆阿明，王国栋，王芳.运动性疲劳对跑运动学与下肢肌电的影响［J］.体育科学，2012，32（6）：45-49，80.

［5］张立，宋高晴.划船运动员静力及动力性肌肉运动疲劳时肌氧含量的变化特征及对EMG参数的影响［J］.体育科学，2006，26（3）：53-57.

［6］蔡明明，徐建中，王凌云，等.体操运动员腰部竖脊肌疲劳过程中的sEMG的变化［J］.首都体育学院学报，2006，18（4）：47-48.

［7］徐洪俊.表面肌电图评价肌肉的功能状况［J］.中国临床康复，2002，23（6）：514-515.

［8］王健，刘加海.肌肉疲劳的表面肌电信号特征研究与展望［J］.中国体育科技，2003，39（2）：4-7.

［9］王健，金小刚.表面肌电信号分析及其应用研究［J］.中国体育科技，2000，36（8）：26-28.

［10］杨丹，王健.等速运动负荷诱发肱二头肌疲劳过程中sEMG信号变化［J］.中国体育科技，2002，38（4）：48-51.

［11］王健.静态负荷肌肉疲劳过程中肌电功率谱转移特征［J］.中国运动医学杂志，2001，20（2）：199-201.

［12］蔡立羽，王志中，张海虹.基于混沌、分形理论的表面肌电信号非线性分析［J］.北京生物医学工程，2000，19（2）：82-86.

［13］Kasparf，schuster h.Easily calculable measure for the complexity of spatiotemporal pattern［J］.Physical Review A，1987，36（2）：842-848.

［14］陈伟婷，王志中，李晓浦.振动刺激对肌肉疲劳进程的影响［J］，北京生物医学工程，2007，26（1）：60-64

［15］扬丹.等长负荷诱发肱二头肌疲劳过程中sEMG信号变化［J］.体育与科学，2000，21（9）：27-35.

［16］王笃明，王健，葛列众.肌肉疲劳的sEMG时频分析技术及其在工效学中的应用［J］.航天医学与医学工程，2003，16（5）：387-390.

［17］李玉章.不同振动模式中小腿肌肉的诱发激活特征比较研究［J］.天津体育学院学报，2010，25（4）：336-339.

［18］朱文斐，曹建民，包大鹏.振动放松缓解骨骼肌运动性疲劳即时效果研究［J］.北京体育大学学报，2012，35（2）：50-53.

［19］蔡立羽，王志中，李凌等.肌肉疲劳过程中的表面肌电信号特征研究［J］.中国康复医学杂志，2000，15（2）：94-95.

［20］夏禾，张楠.车辆与结构动力相互作用［M］.北京：科学出版社，2002：367-369.

［21］董霜，朱元清.环境振动对人体的影响［J］.噪声与振动控制，2004，34（3）：22-25.

Characteristics of Surface Electromyography Signals on the Standing Vibration in Young M ale Athletes during the M uscle Fatigue Process

XU Shu - li,et al
（Liaocheng University，Liaocheng Shandong，252059）

The aim of the study is to research the characteristics of surface EMG signals，the corresponding intensity vibration，MPFs absolute value，change rates of ApEn.The fractal dimensions are smaller than the traditional ones and the time of the fatigue exhaustion is significantly later than the traditional ones with both having significant differences.Conclusion：One time trainingwith appropriate intensity standing vibration leads the fatigue to appearmore slowly than that of traditional training，the standing vibration is the effective training new ideaswith small level of fatigue.

the standing vibration；mean power frequency；approximate entropy；fractal dimension；fatigue progress

G804.23

A

1001-9154（2014）01-0063-05

G804.23

A

：1001-9154（2014）01-0063-05

徐树礼（1970-），男，山东诸城人，讲师，硕士，研究方向为振动训练。

2013-10-24