肌肉疲劳常出现在运动员的高强度运动之后，具体表现为肌力减小，运动强度也随之减弱，严重时会引发运动损伤，即肌肉和关节的劳损。在评价肌肉疲劳的研究中多以时域和频域分析为主。时域分析包括积分肌电(IEMG) 、均方根值(RMS) 、平均振幅(MA) ;频域分析包括中位频率(MF) 和平均功率频率(MPF) 。当肌肉疲劳时，表面肌电的潜伏期和积分肌电值就会相应的延长，波幅降低，MPF和MF将会下降 。肌肉疲劳和肌力所呈现出的是不稳定的非线性信号，阵列式肌电传感器系统，因此使用传统的sEMG时频分析法受到了一定的约束。也有研究已经表明非线性分析指标对肌肉疲劳的评价也具有良好的敏感性 。动态收缩条件下肌肉疲劳的时频分析也逐步地被探索并在肌电分析中开始被应用:一种具有时间和频率移不变性的肌电分析方法—Co-hen类时频分析，这种特性使它成为方便应用于非平稳肌电信号分析的方法之一。小波变换 (Wavelet transform，WT) 是由短时傅里叶变换发展而来，它具有可变的时频分析窗口并可同时提供时域、频域两方面信息，它还可将原始肌电信号按照对应的时间分解到不同频率带上或者对肌电信号进行特定精度的表达。S变换(S－transform)是 Stock-well，Mansinha和Lowe引入的，它是STFT和WT这两种处理手段的混合技术，他将这两种技术的优点集于一体:在时频域上都能较好地分析能力。尽管这种技术在脑电图和心电图领域都已经进行了探索，但这种技术尚未在sEMG领域进行可行性研究。分析肌肉动态收缩时肌肉疲劳的方法尚未达到成熟的阶段，因此深入研究的空间很大。综上，只有经过标准化处理的肌电信号能够相对准确的得到肌肉时间。
PMR逐渐受到关注和推广，康复的需求也逐渐增加。然而，便携式肌电传感器系统，远离城市的患者往往无法获得资源，必须前往寻求。这项与物理科合作进行的跨学科研究，希望能够帮助偏远地区或工作时间长的患者利用云技术和移动设备进行家庭康复。本次研究开发了多项康复和健身项目，并提供康复和个人健康管理。医生可以通过云端访问患者数据，患者可以利用系统的实时录像功能将视频提供给医生进行远程咨询。
具有重大的意义:对神经肌肉状况的一系列表面肌电图评估可以为临床康复提供科学可靠的理论依据;它不仅将医生从繁琐的训练任务中解放，从而减少人员消耗。使得资源短缺和大量市场需求所形成的矛盾可以得到有效解决，社会与经济价值巨大。视觉提示是一种在患者步行过程中，通过反射在地面的光源或标识，从而提高患者步速、步长等一种技术，轻便肌电传感器系统，通常被用来改善患者启动问题。发现对于存在冻结步态的PD患者，肌电传感器系统，能够较有效地提高患者的步长，且冻结步态程度越严重，改善越明显。对于存在冻结步态或其他步态异常的PD患者，视觉提示训练是一种推荐的手段。
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