Eine Anmerkung zur Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion des Oberflächen-Elektromyogrammsignals

Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) der Oberflächen-Elektromyogramm (EMG)-Signale wurde mit gaußschen und laplaceartigen Verteilungsfunktionen modelliert. Allerdings gibt es noch keinen allgemeinen Konsens über die PDF der EMG-Signale, da es nicht nur mehrere biologische Faktoren gibt, die diese Verteilungsfunktion beeinflussen können, sondern auch verschiedene Analysetechniken zu widersprüchlichen Ergebnissen führen können. Hier haben wir das EMG-Signal bei verschiedenen isometrischen Muskelkontraktionsniveaus aufgezeichnet und die Wahrscheinlichkeitsverteilung des Oberflächen-EMG-Signals mit zwei statistischen Kennzahlen charakterisiert: Bikohärenz und Kurtosis. Die Bikohärenzanalyse half nicht, die PDF der gemessenen EMG-Signale abzuleiten. Im Gegensatz dazu haben wir mit der Kurtosisanalyse gezeigt, dass die EMG-PDF bei isometrischen, nicht ermüdenden, niedrigen Kontraktionsniveaus super-Gaussian ist. Darüber hinaus zeigte die Kurtosisanalyse, dass die PDF des Oberflächen-EMG dazu tendiert, eine gaußsche Verteilung zu erreichen, wenn die Kontraktionskraft zunimmt.