Frekvenční analýza EMG dat u silových trojbojařů

Abstract

Název: Frekvenční analýza EMG dat u silových trojbojařů Cíle: Cílem této práce je v teoretické části popsat svalovou aktivitu a její měření po- mocí elektromyografie, popsat vztahy mezi parametry EMG signálu a jejich vztah k nervosvalové fyziologii. Cílem praktické části je provedení spektrální analýzy elektromyogra- mů na příkladu provádění split-dřepu u silových trojbojařů při jednostranně nesené zátěži. Metody: V praktické části práce je provedena spektrální analýza elektromyogramů od 35 sportovců, kteří prováděli 4 serie 5ti split-dřepů s jednostranně nesenou zátěží. Velikost zátěže byla 25% a 50% vlastní hmotnosti. Zátěž byla nesena homolaterálně a kontralaterálně vzhledem ke stojné noze. Měřenými svaly byly vastus medialis obliquus, vastus lateralis ob- liquus, gluteus medius a biceps femoris bilaterálně. Ke zpracování signálu byl použit SW ba- lík Matlab a Signal Processing Toolbox. K provedeni spektrální analýzy byla použita diskrétní Fourierova transformace s klouzavým oknem délky 256 vzorků a posunem okna 32 vzorků. Získaný spektrogram byl segmentován na základě vyhlazení elektromyogramu. Z každého split-dřepu byla spočtena mediánová frekvence. Pro statistické zpracování jsme použili diference mediánových frekven- cí a směrnice regresních přímek z mediánových frekvencí v rámci jedné série...

Title: Spectral Analysis of Electromyography Data of Power Lifters Objectives: The aim of this thesis is a description of muscle activity and its measu- rement using electromyography (EMG), description of parameters of EMG signal and their relationship to neuromuscular physiology. The aim of the practical part is an implementation of spectral analysis of EMG data of power lifters when performing 4 series of 5 split-squats carrying loading in one hand. Methods: The spectral analysis of EMG data of 35 athletes is presented. The athletes performed 4 series of 5 split-squats with one sided loading. The loading was 25% and 50% of their body mass and the carrying position was homolateral and contralateral to stance leg. Muscles chosen for measurement were vastus medialis obliquus, vastus lateralis obliquus, gluteus medius and biceps femoris of both sides. The implementation of digital signal proces- sing algorithm was done using Matlab and its Signal Processing Toolbox. The spectral analysis was implemented using discrete Fourier transform with sliding 256-sample window size and 32-sample window increment. The resulting spectrogram was divided into parts based on smoothed EMG. Median frequency for each split-squat was calculated. For the statistical processing we used median frequency differencies...