sEMG 신호에 전체 파형 정류 및 제곱 평균 제곱근(RMS) 평활화를 적용하는 주요 목적은 원시적이고 혼란스러운 전기 노이즈를 읽을 수 있는 근육 활동 "봉투"로 변환하는 것입니다. 일반적으로 50ms 시간 창을 사용하여 확률론적 전압 변동을 처리함으로써 실제 근육 수축 강도를 명확하게 표현할 수 있습니다.
핵심 요점 원시 sEMG 신호는 변동성이 커서 정량화하기 어렵습니다. 정류 및 RMS 평활화를 적용하면 이러한 노이즈를 필터링하여 근본적인 근육 활성화 패턴을 드러내므로 다양한 움직임 단계에 걸쳐 노력을 정확하게 비교할 수 있습니다.
노이즈를 통찰력으로 변환
원시 sEMG의 특성
원시 표면 근전도(sEMG) 데이터는 본질적으로 확률론적입니다.
이는 신호가 무작위로 빠르게 변동하는 전압 스파이크로 구성됨을 의미합니다. 이러한 스파이크는 양수 및 음수 값 사이를 오가므로 원시 그래프는 명확한 노력선보다는 혼란스러운 노이즈처럼 보입니다.
정류의 필요성
원시 신호는 0을 기준으로 위아래로 변동하기 때문에 데이터를 단순히 평균하면 0에 가까운 값이 나옵니다.
전체 파형 정류는 모든 음수 신호 값을 양수로 뒤집어 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 근육 수축의 총 에너지가 수학적으로 상쇄되는 대신 분석을 위해 보존됩니다.
근육 활성화 봉투 생성
RMS 평활화 적용
신호가 정류된 후(또는 RMS 계산의 일부로) 평활화 알고리즘이 적용됩니다.
표준 방법은 제곱 평균 제곱근(RMS) 평활화이며, 일반적으로 50ms와 같은 특정 시간 창을 사용합니다. 이는 해당 짧은 기간 동안 신호의 평균 전력을 계산하고 창이 시간상 앞으로 이동함에 따라 지속적으로 업데이트합니다.
봉투 시각화
이 평활화 프로세스의 결과는 선형 봉투로 알려져 있습니다.
울퉁불퉁하고 뾰족한 엉망인 대신 부드럽게 오르내리는 곡선을 얻게 됩니다. 이 곡선은 근육이 생성하는 실제 기계적 노력을 반영하여 근육 수축 강도를 실시간으로 정확하게 나타냅니다.
분석에 중요한 이유
활성화 수준 정량화
처리된 봉투를 통해 연구자는 전기 신호를 정량화 가능한 숫자로 바꿀 수 있습니다.
이 단계를 거치지 않으면 근육이 "얼마나 많이" 작동하는지 정확히 말하기가 거의 불가능합니다. 평활화된 데이터는 측정하고 기록할 수 있는 크기를 제공합니다.
비교 가능성 확보
이 처리를 통해 데이터를 다양한 움직임 단계에 걸쳐 비교할 수 있습니다.
예를 들어, 짐을 휘두르는 것과 같은 활동을 분석할 때 과학자들은 이 데이터를 사용하여 특정 순간에 코어와 발 안정화 근육이 정확히 어떻게 반응하는지 보여줄 수 있습니다. 특정 움직임이 특정 근육 그룹을 어떻게 강화하는지 증명하는 데 필요한 증거를 제공합니다.
절충안 이해
창 크기 민감도
주요 참조에서는 50ms 시간 창을 제안하지만, 창 크기 선택은 중요한 절충안입니다.
창이 너무 크면(과도한 평활화) 근육 활동의 빠르고 짧은 폭발을 숨겨 시스템이 느리게 보일 수 있습니다. 반대로 창이 너무 작으면(불충분한 평활화) 신호가 너무 울퉁불퉁하여 명확하게 해석하기 어려울 수 있습니다.
신호 지연
평활화 알고리즘은 본질적으로 약간의 위상 지연을 도입합니다.
계산은 시간 창 내의 데이터에 의존하기 때문에 결과 봉투는 실제 물리적 이벤트보다 약간 뒤처질 수 있습니다. 이는 일반적으로 크기 분석에는 허용되지만 정확한 밀리초 타이밍이 필요한 경우에는 고려해야 합니다.
목표에 맞는 올바른 선택
sEMG 데이터를 분석할 때 처리된 신호를 보는 방법은 특정 연구 목표에 따라 달라집니다.
- 노력 정량화가 주요 초점인 경우: RMS 봉투를 사용하여 움직이는 동안 수축의 최대 및 평균 강도를 결정합니다.
- 움직임 비교가 주요 초점인 경우: 평활화된 봉투를 사용하여 다른 움직임 단계(예: 스윙 대 캐치)를 겹쳐서 활성화가 가장 높은 곳을 확인합니다.
전기 노이즈를 부드러운 봉투로 변환함으로써 추상적인 전압 데이터를 인간 신체 성능의 확실한 지표로 변환합니다.
요약 표:
| 처리 단계 | 조치 | 목적 | 결과 |
|---|---|---|---|
| 원시 sEMG | 데이터 수집 | 확률론적 전압 스파이크 캡처 | 혼란스럽고 정량화할 수 없는 노이즈 |
| 정류 | 절대값 변환 | 음수 값을 양수로 뒤집음 | 수학적 취소 방지 |
| RMS 평활화 | 시간 창 평균 | 빠른 변동 필터링(예: 50ms) | 부드러운 '선형 봉투' 생성 |
| 분석 | 데이터 정량화 | 최대 및 평균 노력 측정 | 근육 활성화의 신뢰할 수 있는 지표 |
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참고문헌
- Koji Murofushi, Kazuyoshi Yagishita. Differences in trunk and lower extremity muscle activity during squatting exercise with and without hammer swing. DOI: 10.1038/s41598-022-17653-7
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