不同部位牛肉肌原纤维蛋白乳化特性研究

该文以肉品加工中常用的牛霖肉、牛肩颈肉和牛腩肉为研究对象,通过测定不同部位牛肉肌原纤维蛋白的蛋白质量浓度,乳化稳定性、乳化活性、化学作用力、蛋白二级结构,牛肉乳化能力等指标的变化规律,研究不同部位牛肉肌原纤维蛋白的乳化特性,为乳化牛肉糜类制品的原料选择提供一定的理论依据。结果表明,3个取样部位肌原纤维蛋白的蛋白质量浓度由高到低依次为牛肩颈肉、牛腩肉、牛霖肉(P<0.05);在蛋白质量浓度相同的条件下,牛肩颈肉肌原纤维蛋白的乳化稳定性和乳化活性最高(P<0.05),肌原纤维蛋白的乳化稳定性和乳化活性呈显著正相关(P<0.05);肌原纤维蛋白氢键含量由高到低依次为牛肩颈肉、牛腩肉、牛霖肉(P<0.05);肌原纤维蛋白离子键含量,疏水作用力含量、二硫键含量由高到低均为牛腩肉、牛肩颈肉、牛霖肉(P<0.05);乳化活性与化学作用力呈显著负相关(P<0.05)。3个部位蛋白二级结构差异较为明显,其中牛肩颈肉中肌原纤维蛋白的无规则卷曲和α-螺旋结构比例相近,且含有极低的β-转角结构;牛霖肉中肌原纤维蛋白只有α-螺旋结构;牛腩肉中肌原纤维蛋白的α-螺旋结构含量低于...     

枪弹冲击下头-颈动力学响应及颈部被动肌影响

针对战场环境下弹体、破片的威胁,研究枪弹冲击下头-颈动力学响应及颈部被动肌影响。利用已建立并通过验证的头盔-头-颈有限元模型,开展9 mm手枪弹冲击数值模拟,获得有/无被动肌作用下人体头-颈动力学响应。研究结果表明：正面冲击时,首先头部额骨处产生应力集中,随后颈部后伸,颈部应力主要集中于下颈椎椎体,椎间盘前侧产生拉伸失效;在被动肌作用下,头部质心最大位移减少31.38%,颈椎椎骨与椎间盘连接处应力以及椎间盘最大应力均降低,椎间盘最大应力减少28.76%;颈部被动肌起到重要的保护作用,可缓解头-颈后伸,减轻颈椎的损伤,在颈部损伤评估中应考虑被动肌的影响。该研究结果可为颈部损伤评估和颈部防护装备的设计提供参考。     

健身运动中减脂增肌营养策略研究

新冠肺炎的影响下,人们的自我健康安全意识不断增强,居家隔离期间对线上直播健身活动的关注度提高,越来越多的人加入到健身活动之中。而减脂增肌一直是运动者为之努力的方向,也能够直接检验自身坚持运动的成效。大众有必要充分了解体育运动知识,制定科学有效的运动饮食计划。本文将基于此进行研究,以期给运动者提供科学参考。     

基于EMG的手持式推杆清洁电器用户肌肉疲劳评价研究

目的 从人因工程的理论角度出发,利用表面肌电信号(Electromyography, EMG)对用户长时间使用手持式推杆清洁电器所诱发的肌肉疲劳进行检测和评价,从而形成一种可广泛应用于清洁电器人机交互界面舒适性评估的通用量化方法。方法 选取5台不同界面设计的手持式推杆吸尘器样机,采用5×5×5被试内设计采集不同样机模拟清洁任务下用户4组肌电特征参数：积分肌电(Integral Electromyography, IEMG)、均方根振幅(Root Mean Square, RMS)、平均功率频率(Mean Power Frequency, MPF)以及中值频率(Middle Frequency, MF)。通过双因素重复测量方差分析法(Two-way repeated-measures ANOVA)分析各肌电参数随时间和样机两个因素的变化特性。结果 (1)肱二头肌上的肌电活动对疲劳最为敏感,证实IEMG、RMS、MPF、MF可以作为手持式推杆清洁电器任务过程中肌肉疲劳评价的有效指标;(2)5台样机的交互舒适性体验水平依次为：样机2>样机3>样机1>样机4>样机5。结...     

肌电模糊熵特征的加权核FDA跌倒识别

针对跌倒常常对老年人的健康构成严重危害的问题.本文设计了一种基于肌电信号的跌倒检测方法,首先提取腓肠肌和股外侧肌的sEMG的模糊熵特征作为特征向量,然后,针对日常活动动作类(Activities of Daily Life,ADL)的数目远多于跌倒类导致的数据集不平衡的问题,提出了加权核Fisher线性判别方法,采用相应的平衡参数来调节样本核矩阵,最终,将跌倒与行走、蹲下和坐下辨识出来.实验结果表明,该方法跌倒平均识别率96.7%,ADL平均识别率99.4%,识别结果优于其它分类方法.     

肌电信号特征提取方法综述

肌电信号分析在肌肉的临床诊断、康复、仿生控制和工程应用等领域具有重要的研究价值,而特征提取是肌电信号分析的基础.文章总结回顾了现有肌电信号特征的提取方法,并将其归纳为四大类:时域分析方法、频域分析方法、时频分析方法和非线性动力学方法.在简单介绍各类特征提取方法的基础上,比较了各类方法的特点与优劣,并对其在肌电分析相关领域的应用前景进行了展望.     

基于肌电信号和极限学习机的下肢关节运动预测

为判断下肢障碍患者的运动意图,通过外骨骼进行康复训练,分析表面肌电信号与下肢关节运动的关系。 提取表面肌电信号的均方根(root mean square,RMS)、绝对值均值(mean absolute value,MAV)、波形长度(waveform length,WL)和方差(variance,VAR)作为特征输入信号,采用极限学习机(extreme learning machine,ELM)建立表面 肌电信号与下肢关节角度之间的映射关系;对输出结果进行优化滤波以降低模型的误差,实现对下肢膝关节角度连 续变化的预测。与传统的反向传播(back propagation,BP)神经网络、径向基神经网络预测结果进行对比,结果证明： 极限学习机在通过表面肌电信号预测下肢关节角度变化中有更高的精度。     

消瘦、心动过速、下肢无力、多发椎体骨折

甲状腺功能亢进是继发性骨质疏松的原因之一,长期未控制的甲状腺功能亢进可引起严重的骨质疏松,值得引起注意。本文报道1例长期未控制甲状腺功能亢进所致儿童严重骨质疏松、多发椎体骨折同时合并严重慢性甲状腺功能亢进性肌病的罕见病例,旨在提醒临床医师重视儿童骨质疏松的鉴别诊断,尤其是甲状腺功能亢进所致的骨质疏松,以便早期发现并提高临床疗效。     

二维相空间中肌电信息熵的计算

肌电信号的检测与分析对于临床诊断和康复工程具有重要的现实意义。从生理学角度上讲各种动作是肌肉的收缩产生的,同时伴有肌肉内部各运动单位电位的变化产生了肌电信号。通过对肌电信号一维时间序列的研究,发现其具备一定的混沌特性。信息熵是一个信息量的概念,在重构后的二维相空间中计算了各种肌电信号的信息熵,并对所得结果进行分析,确定了肌肉与动作之间的规律,此规律能为假肢的研究提供科学依据。     

小波变换在肌电信号预处理中的应用

传统检测方法处理肌电信号时，个体差异比较大，针对这一不足，首先应用小波消噪理论对肌电信号进行预处理，将信号进行小波分解与重构，消除了肌电信号实际测量中不可测噪声的干扰，然后分析重构得到的信号的功率谱比值和对应肢体动作变化之间的关系。这种方法很适合处理非特定人的肌电信号。实验表明这种方法与单一使用功率谱比值法的方法相比，动作模式识别率得到了提高。同时，采用虚拟仪器技术提高仪器的测量精度，降低成本。