Zusammenfassung
Im Allgemeinen wird zur Frequenzanalyse von Oberflächenelektromyogrammen eine Fourier-Transformation verwendet. Dieses Verfahren setzt stationäre Signale voraus. Bei Muskelkontraktionen während einer Bewegung kann jedoch generell davon ausgegangen werden, dass keine Stationarität des EMG-Signals vorliegt. Ein neues Verfahren zur Analyse zeitabhängiger, nicht stationärer biologischer Signale stellt die zeitvariante Spektralanalyse dar: Die zeitvariante Spektralanalyse passt sich an Strukturveränderungen des nicht-stationären Signals an. Dies wird durch ein Autoregressive Moving Average Modell (ARMA-Modell) mit zeitvarianten Parametern er-reicht: Die Parameter werden mittels eines speziellen Algorithmus’ an jedem Abtastpunkt des Signals so verändert, dass der Fehler des Modells minimiert wird.
Das Ziel dieses Beitrags ist es, die zeitvariante Spektralanalyse zur Untersuchung elektromyographischer Daten im Leistungssport einzusetzen und mittels dieser Methode mögliche Zusammenhänge zwischen dem Frequenzverhalten des Elektromyogramms und dem Leistungsniveau exemplarisch am Bogenschießen aufzuzeigen. Hierfür wurden fünf Schützinnen der deutschen Nationalkader unterschiedlicher Leistungsniveaus (eine A-Kader-Schützin, drei B-Kader-Schützinnen, eine C-Kader-Schützin) untersucht: Jede Schützin schoss mit ihrem eigenen Bogen über eine Distanz von 18 m und hatte die Aufgabe eine möglichst hohe Trefferquote zu erzielen. Von jeder Schützin wurden 20 Schüsse analysiert.
Die Ergebnisse zeigen, dass sich Leistungsunterschiede in den zeitvarianten Spektren der EMG-Signale in der Form widerspiegeln, dass die Athletinnen höherer Leistungsfähigkeit in der Regel geringere absolute Frequenzen und eine geringere Variabilität der Frequenzen der EMG-Signale aufweisen.
Abstract
To analyse the spectral density of electromyographic (EMG) signals Fourier transforms are commonly used. The prerequisite of this transform is that the analysed signal is stationary. Generally, this can not be assumed for the electromyograms of muscle contractions of human movement. A new method to analyse non-stationary biological signals is the time-variant spectral analysis: The time-variant spectral analysis is able to react on structure changes of the non-stationary signal. This condition is fulfilled by an autoregressive moving average model (ARMA model) with time variant parameters: The parameters are changed by an adaptive estimation procedure at every sample point in a manner minimising the error of the model.
The aim of this paper is to use the time-variant spectral analysis in a realistic sport application to show connections of the athlete’s level and the spectral density of the EMG. Five female archers of different performance levels of the German National Team participated in this study: One medalist in the Olympic Games 1996 and 2000 (level A), three participants of world championships but no medalists (level B) and one participant of national championships (level C). Each archer shot with her own personal bow over a distance of 18 m. The archers were instructed to aspire a maximum score. 20 shots of each archer were analysed.
The results suggest that a higher level of performance generally corresponds to lower median-frequencies and a smaller variability of the median-frequencies of the EMG-signals.
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