Моделювання електричного сигналу м'язів для отримання спектра електроміосигналу

Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Technology audit and production reserves; Vol. 2 No. 2(64) (2022): Information and control systems; 38-43
Technology audit and production reserves; Том 2 № 2(64) (2022): Інформаційно-керуючі системи; 38-43
ISSN: 2664-9969
2706-5448
Popis: The object of research is the process of skeletal muscle contraction under the influence of natural electrical impulses of the nervous system or under the conditions of external electrical stimulation. The subject of research is models that describe electrical processes in muscles during contraction. The work is aimed at building an analytical model of the skeletal muscle electrical signal, which makes it possible to calculate the spectral density of this signal for further analysis. Research methods are methods of mathematical modeling, theory of random processes and signals, methods of spectral analysis, methods of mathematical analysis. The model of the electrical signal of the muscle as the sum of random impulse signals corresponding to the signals of motor units is studied in the work. In this regard, a signal is analyzed, which, in contrast to the Gaussian process, is formed by summing a limited number of pulse signals. It is shown that the voltage distribution law of such a signal is expressed by the sum of Gaussian functions. In the course of the study, the structure of the electromyographic signal spectrum was obtained, presented as a sum of periodic pulses shifted in time relative to each other. The relationship between the statistical properties of a random phase difference and the type of signal power spectrum has been analytically established. The obtained theoretical relations make it possible to calculate the spectral density of the electromyographic signal depending on the number of motor units and various phase shifts between them, as well as depending on the chosen law of distribution of random variables. The results of a numerical experiment are presented for a different number of motor units and different ranges of time shifts in the case of a distribution of gauss of the probability density. The results obtained can be used in assessing the degree of dysfunction of skeletal muscles in various injuries (for example, in trauma, atrophy, etc.), as well as in choosing the optimal individual parameters of electrical stimulation during rehabilitation procedures or training processes for increasing muscle mass in athletes.
Об'єктом дослідження є процес скорочення скелетного м'яза під впливом природних електричних імпульсів нервової системи або за умовами зовнішньої електростимуляції. Предмет дослідження – моделі, що описують електричні процеси у м'язах під час скорочення. Робота направлена на побудову аналітичної моделі електричного сигналу скелетного м'яза, що дає можливість розрахувати спектральну щільність цього сигналу для подальшого аналізу. Методи дослідження – методи математичного моделювання, теорія випадкових процесів та сигналів, методи спектрального аналізу, методи математичного аналізу В роботі досліджено модель електричного сигналу м'яза як сума імпульсних випадкових сигналів, відповідних сигналам рухових одиниць. У зв'язку з цим аналізується сигнал, який, на відміну від гаусівського процесу, утворено підсумовуванням обмеженої кількості імпульсних сигналів. Показано, що закон розподілу напруги такого сигналу виражається сумою функцій Гауса. В ході дослідження отримано структуру спектра електроміографічного сигналу, який представлено у вигляді суми зміщених за часом відносно один одного періодичних імпульсів. Аналітично встановлено зв'язок між статистичними властивостями випадкової різниці фаз та видом спектра потужності сигналу. Теоретичні співвідношення, що отримані, дозволяють розрахувати спектральну щільність електроміографічного сигналу в залежності від кількості рухових одиниць та різних фазових зрушень між ними, а також залежно від обраного закону розподілу випадкових величин. Наведено результати чисельного експерименту для різного числа рухових одиниць та різних діапазонів часових зрушень у разі гаусівського розподілу щільності ймовірності. Отримані результати можуть бути використані при оцінці ступеня порушення функціонування скелетних м'язів при різних ушкодженнях (наприклад, при травмах, атрофії та ін.), а також у разі вибору оптимальних індивідуальних параметрів електростимуляції під час реабілітаційних процедур або тренувальних процесів нарощування м'язової маси у спортсменів.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: