表面肌电（Surface Electromyography，简称sEMG）是一种用于记录肌肉在活动过程中产生的电信号的技术。当人体神经系统发出指令使肌肉收缩时，运动神经元会释放电信号，引发肌纤维的电活动。这种电活动可以通过放置在皮肤表面的电极进行非侵入性采集，从而获得反映肌肉功能状态的信息。与插入式肌电不同，表面肌电无需刺入皮肤，具有操作简便、无创、可重复性强等优势，因此被广泛应用于科研、临床评估和康复训练等多个领域。

测量原理与技术基础

表面肌电的信号来源于大量肌纤维动作电位在时间和空间上的叠加。当肌肉处于静息状态时，肌电活动微弱；而在主动收缩或受刺激时，肌电幅值显著增强。通过高灵敏度的放大器和模数转换设备，这些微弱的生物电信号可以被有效捕捉并转化为数字信号，供后续分析使用。

采集过程中，通常将一对或多对电极按照国际标准（如SENIAM指南）贴附于目标肌肉的肌腹部位，并确保皮肤清洁以降低阻抗。参考电极则置于骨骼突出或电活动较弱的区域，以提高信噪比。信号采样频率一般需高于1000 Hz，以准确还原肌电波形特征。此外，为避免运动伪迹和环境干扰，实验环境应尽量保持稳定，必要时可采用滤波算法对原始数据进行预处理。

应用领域概述

表面肌电测量因其非侵入性和良好的时间分辨率，在多个学科中展现出实用价值。在运动科学领域，研究人员利用sEMG分析运动员在不同动作模式下的肌肉激活顺序、协同关系及疲劳程度，为优化训练方案提供依据。例如，在跑步、跳跃或举重等动作中，通过比较左右侧肌肉的激活差异，可辅助识别潜在的运动代偿或不对称问题。

在临床医学方面，sEMG常用于神经肌肉疾病的辅助诊断，如周围神经损伤、肌萎缩侧索硬化症或卒中后运动功能障碍等。医生可通过观察患者在执行特定任务时的肌电活动模式，评估神经传导完整性及肌肉反应能力。此外，在康复治疗过程中，sEMg还可作为生物反馈工具，帮助患者感知并调控目标肌肉的收缩强度，提升康复训练的针对性和效率。

在人机交互与工程设计领域，sEMG也被用于开发肌电控制的假肢、外骨骼系统或手势识别界面。通过解码用户意图相关的肌电信号，系统可实现对机械装置的实时操控，为行动不便者提供新的交互可能。

数据分析方法

获取原始sEMG信号后，通常需进行一系列处理步骤以提取有意义的特征参数。常见的时域指标包括均方根值（RMS）、平均绝对值（MAV）和积分肌电值（iEMG），这些指标能反映肌肉激活的整体强度。频域分析则通过快速傅里叶变换（FFT）或小波变换，揭示信号频率成分的变化，常用于评估肌肉疲劳——随着疲劳累积，肌电主频往往向低频偏移。

近年来，随着机器学习技术的发展，基于sEMG的模式识别研究日益增多。通过构建分类模型，可实现对不同手势、动作意图甚至个体身份的识别。然而，此类应用对数据质量和算法鲁棒性要求较高，需充分考虑个体差异、电极位置漂移及环境噪声等因素的影响。

影响测量准确性的因素

尽管表面肌电具有诸多优势，但其信号易受多种因素干扰，影响结果的可靠性。首先，皮下脂肪厚度会影响电信号的传导，导致深层肌肉的活动难以被准确捕捉。其次，电极的放置位置、间距及方向若不符合规范，可能引入偏差或降低信号幅度。此外，肌肉收缩类型（等长、向心或离心）、关节角度、温度变化以及受试者的心理状态等，均可能对肌电输出产生影响。

为提高测量一致性，建议在实验前对操作人员进行标准化培训，并在每次测试中记录详细的实验条件。对于长期跟踪研究，应尽量固定测试时间、环境及设备参数，以减少混杂变量的干扰。

使用注意事项

在开展涉及人体的sEMG研究或应用时，必须遵循相关伦理准则。受试者应充分知情并自愿参与，其隐私信息需严格保密。采集过程中应确保电极材料安全无刺激，避免引起皮肤过敏或其他不适。对于临床用途，sEMG结果仅作为辅助参考，不能单独用于确诊疾病，需结合其他检查手段综合判断。

此外，使用者应具备一定的生理学和信号处理知识，避免对数据做出过度解读。尤其在康复或训练场景中，应由专业人员指导实施，防止因误判肌电信息而造成不当干预。

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结语

表面肌电测量作为一种成熟且不断发展的生物信号采集技术，为理解人体运动机制、评估神经肌肉功能及推动智能交互设备创新提供了重要工具。其非侵入性、实时性和相对便捷的操作特点，使其在多学科交叉应用中持续发挥价值。然而，要充分发挥其潜力，仍需关注信号质量控制、数据分析规范及跨场景适用性等问题。未来，随着传感技术与人工智能的进一步融合，表面肌电有望在个性化健康管理和精准康复等领域拓展更广阔的应用前景。