这篇文献在运动单元分解方面讲解得较为简单易懂，主要是文中基本涉及到了MUST分解、MUAP估计等分解方面的流程，并且在相关部分引用的文献确实能够解答一些疑惑，对运动单元分解的理解有很大的帮助。
1. 笔记
1.1 引言
目前研究肌肉力的方法仍然局限于 sEMG 与力宏观参数之间的关系， 比如均方根( root mean square， ＲMS) 、积分肌电( integral electromyogram，IEMG) 、平均功率频率 ( mean power frequency，MPF) 、中位频率( median frequency， MF) 等等时频域的参数， 而从运动单元角度描述 sEMG 与力的关系较少。 随着分解技术的发展，通过运动单元来估计肌肉力成为可能。
1.2 实验设置
实验前需要对皮肤用医用研磨膏、砂纸去掉肱二头肌皮肤上角质层，并用酒精消毒。把电极阵列均匀涂上导电膏，贴在肱二头肌上，用胶带固定，保证电极与皮肤的充分接触。
人数：5——3男2女
MVC：受试者用手 3 次最大力推手柄，每次保持 2 s，每次用最大力，取 3 次最大力的平均值作为该受试者最大收缩力
力水平设置：
- 5% MVC
- 10% MVC
- 15% MVC
- 20 % MVC
1.3 结论
随着肌肉力的增加 ， MU 的募集数目基本上都在增加。
需要手动调整发放时间，运动单元发放间隔在［20ms， 200 ms］ 范围内。
采用棘波触发平均技术STA 提取的 MU 波形， 由于采用 64 电极阵列，得到 64 个波形。STA 实施方法如下:
- 把分解得到的发放时刻作为中心， 前 30 ms、中间段 36 ms 以及后 30 ms 作为 MU 波形提取长度
- 去掉整个波形平均值得到 MU 波形
研究表明，在肌肉疲劳的情况下，肌肉运动单元会降低发放频率。