Avaliação do atraso eletromecânico por meio das ativações neural e muscular

Abstract

Essa dissertação busca avaliar o atraso eltromecânico através das marcações de início de atividade neural e início de ativação muscular. Para isso, foram coletados sinais utilizando o cicloergômetro e pedal instrumentado presentes no Laboratório de Processamento de Sinais Biológicos e Controle Motor da Faculdade de Educação Física da UnB. Com o objetivo de marcação do início de atividade neural foram implementados os algoritmos de patamar simples, patamar duplo e proposto o algoritmo de SNR (Signal to noise ratio) local acumulada. Esses algoritmos foram comparados e o algoritmo de SNR local acumulada apresentou melhor perfomance nas situações de teste. Já para marcar o início da ativação muscular, as forças aplicadas ao pedal foram corrigidas utilizando-se o posicionamento angular do pedal. Com as forças corrigidas foi calculado o torque que então serviu de entrada a um algoritmo de marcação do início de ativação muscular baseado no algoritmo de patamar simples. Esse algoritmo se mostrou satisfatório para o objetivo proposto. Por fim, o atraso eletromecânico foi calculado pela subtração do instante de marcação do início da ativação neural do instante de marcação do início da ativação muscular. Os resultados foram comparados ao, também implementado, método de cálculo do atraso eletromecânico por picos de torque e de energia. Os resultados foram satisfatórios e condizentes com a literatura. __________________________________________________________________________________ ABSTRACT

This dissertation aims at evaluating the electromechanical delay using the neural activation and the muscular activation. For this propose, signals where collected using the ergometer and the instrumented pedal available in the Laboratorio de Processamento de Sinais Biológicos e Controle Motor of the Faculade de Educação Física of UnB. To mark the beginning of neural activation, the algorithms of single threshold and double threshold where implemented and the algorithm of local cumulative SNR (Signal to noise ratio) where proposed. This algorithms where compared and the local cumulative SNR showed better performance in test situations. To mark the beginning of muscular activation, the forces applied to the pedal where corrected using the angular position of the pedal. With the corrected forces the torque where used as input for the algorithm to detect the beginning of muscular activation based on the single threshold algorithm. This algorithm was satisfactory for the proposed goal. At the end, the electromechanical delay was calculated by subtracting de mark time of neural activation from the mark time of muscular activation. The results where compared to the, also implemented, calculation method for the electromechanical delay based.