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面向可穿戴的肌肉疲劳预警研究

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肌肉疲劳是日常生活中的一种复杂生理现象，其过度累积会引发机体功能障

碍并产生潜在风险，需要及时的对肌肉状态进行识别，在损伤前提前预警。基于

表面肌电图（SurfaceElectromyography,sEMG）的检测技术，因其非侵入性、操

作简便以及具备动态监测肌群状态的优势，广泛应用于疲劳检测任务。目前利用

深度学习算法，可以从sEMG信号中解码出肌肉状态，但是现有深度学习方法较

少考虑肌肉间的时空关联性。针对该问题，本