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燕 山 大 学本科毕业设计（论文）文献综述 课题名称： 普拉提运动脑电动力学分析 学院（系）： 电气工程学院 年级专业： 08级计算机控制2班 学生姓名： 张小芳 指导教师： 李小俚 完成日期： 2012.3.21 一、课题国内外现状长期以来，普拉提只是舞蹈家、运动员和演员独有的健身方法。直到20世纪90年代，随着健身运动在世界范围内的迅速升温与普及，普拉提才被更多的人认识，并掀起了继瑜伽之后的又一大健身热潮。普拉提传入中国的时间很短，但由于其独特的健身功效得了广大群众的及健身者的喜爱。然而人们对普拉提的认识还停留在它的特点、练习方法、健身功效、康复治疗上，国内外对普拉提的研究大多集中在它在改善肌体力量、柔韧性、协调性等身体素质上，并已取得了显著地成果，而这些都是基于肌电生理学的研究3。肌电信号是一种源于大脑皮层控制之下的脊椎运动神经原生物电活动，它与脑电信号是紧密联系的。随着EEG技术的不断成熟，普拉提运动脑电动力学分析成为必然的需要。应用EEG技术研究各种体育运动项目对人体健康机能的影响在不断深入。二、研究主要成果人们已经认识到普拉提作为一种运动治疗的独特形式，它具有改善强度、协调性、本体感觉、肌肉耐力、平衡和控制、灵活性和机动性的功能。普拉提在个体自主性、姿态、疼痛控制、改善肌肉强度、灵活性和运动技能方面的效果已经得到证实。除此之外，普拉提作为老年人体育运动方法也已经得到研究。作为一种具有高度技巧的训练方法，普拉提深受广大健身爱好者的欢迎，它的治疗功效也正被医学界和康复方面的人士认可。国内外对脑电信号的分析和处理这一课题的研究日益增多，到目前为止，已经有很多方法被应用于此。最初的脑电图的研究方法主要采用时域分析的方法，通过专家目测完成，这使得对脑电信号的特征提取与特征分析停留在主观水平上。自1932年Dietch首先用傅里叶变换进行了脑电图分析之后，相继引入了脑电图频域分析的经典方法，有力的推动力了脑电信号研究方法的进展。后来又出现了时频分析方法如短时傅里叶变换、Wigner分布、小波变换等5。目前，一些新兴理论也不断地应用于脑电信号处理，如神经网络、混沌理论、非线性动力学分析方法、基因遗传算法、可拓学、以及多为统计分析方法1。然而EEG技术运用于普拉提的健身康复的研究却很少。三、发展趋势 现在在欧美流行多年的普拉提运动正迅速的风靡全球。在美国，许多运动员用普拉提来辅助训练和保持身材，10年前仅有5000人练习普拉提，而这个队伍今天已经发展到900万人。普拉提传到中国的时间不长，但由于其独特的健身功效，已经成为办公室一族越来越喜欢的健身运动。普拉提在医疗康复领域的应用也越来越广泛，几乎任何人都可以实现改进一系列运动功能障碍，包括神经系统紊乱，心肺功能的限制，骨科疾病及一系列其他的生理疾病。特别是人们发现普拉提运动对改善神经系统功能，治疗脑类疾病方面的积极作用，这些发现与发展必将伴随着对普拉提肌电生理学及脑电生理学分析的不断加深。四、存在问题主要问题在于数据的缺乏，对于复杂的脑电信号的分析和研究，必须建立在对大量实际数据的分析和总结上，没有大量的、系统的实验数据、无论是新方法的研究还是已有方法的验证都是不完善的。此外虽然对于脑电信号的研究已经经历了多年的发展，进行了大量的工作，但由于问题的复杂性和艰巨性，目前还仅仅处于初级阶段，仍有大量的研究领域有待开拓，这就使普拉提运动脑电动力学分析受到限制，无法准确而细致的进行分析。五、主要参考文献 1 季忠.脑电信号采集信息提取的时频分析方法及虚拟式脑电图仪的制D.重庆：重庆大学博士学位论文，2006.5.2 刘建成，蔡湛宇.脑电信号（EEG）分析方法的现状与发展J，中国医学物理杂志，15（4）：252-255.3 王广善，基于小波包分解的不同状态下脑电信号分析，哈尔滨工程大学硕士论文.徐佩霞，孙功宪.小波分析与应用实例M.合肥：中国 科技 大学出版社，1996 .4 聂能，尧德忠，谢正祥生物医学信号数字处理技术及应用M北京：科学出版社，2005.7.5 柴新禹，吴朝霞时频分析方法及其在医学信号处理中的应用J生物医学工程学杂志，18(1)，2001：138-1446 马彦斌，吴祈耀维格纳分布在脑电信号处理中的应用J北京理工大学学报V0115，No2，1995：175-1787 飞思科技Matlab7辅助信号处理技术与应用M北京：电子工业出版社，20058 徐琳，许百华非线性动力学脑电信号分析方法的研究与应用J心理学，2005，28(3)：761-763 9 首都医科大学生物医学工程系，孟欣，欧阳楷脑电信号的几个非线性动力学分析方法J北京生物医学工程，1997，16(3)：135-14010 封根泉.心脑电图电子计算机分析的原理和应用.北京：科学出版社，1986.67-83.11 Alste JAV.ECG baseline wander reduction using liner phase filterJ.Computer and biomedical Research.2002.19:417.13 Lee YJ,Zhu YS,zhuYS,XU YU,edal.Detection of non-linearity in the EEG of schizoph.renic patientsJ.clin NEUROPHYSIOL,2001,112(7):1288-1294. 14 Krystal AD,Zaidman C,Greenside HS,edal.The largest Lyapunov exponent of the EEG during ECT seizures as a measure of ECT seizure adequacyJ.Electroencephalography and clincal Neurophysiology,1997,103(6):599-606.15 Lin.chin-Teng Wang, Wan-Ru; Wang, I. -Jan; Liao, Lun-De; Chen, Sheng-Fu; Tseng, Kevin; Ko, Li-Wei. A new design of the