JIRA敏捷度量：肌电信号分析揭示疲劳与频域指标的关系

肌肉疲劳性分析在IT行业中的应用，尤其是在项目管理工具JIRA中，涉及的是如何度量敏捷开发过程中的数据。在这个背景下，一项研究聚焦于肌肉电信号作为关键指标来评估工作负载和疲劳程度。肌肉疲劳是由于骨骼肌在持续或重复活动中承受过大负荷，包括动态负荷（如快速动作）和静态负荷（如长时间维持姿势），这可能导致神经肌肉活动的衰退。 在实验设计中，研究者利用华中科技大学研究生杨瑞的研究成果，对肱二头肌在动态收缩下的肌电信号进行采集。参与者手持6LB哑铃，进行肘关节的曲伸运动，直到出现肌肉酸痛。通过这种方式，他们关注肌肉收缩期间的肌电信号特征，特别是平均功率频率(MPF)和中值频率(MF)，这两个参数在疲劳过程中会呈现单调下降的趋势，斜率可反映肌肉疲劳的程度。 在数据处理方面，研究人员使用MATLAB模拟肌肉疲劳过程中的MPF和MF变化，并通过频域分析来揭示肌肉疲劳与力—电关系、疲劳性以及协调性之间的联系。例如，力—电关系实验考察了负荷变化与肌电信号时域指标（如积分肌电值、均方根值）和频域指标（如平均功率频率和中位频率）之间的关系，发现随着负荷增大，时域指标通常线性增加，而频域指标起初上升后下降。在疲劳实验中，当肌肉疲劳发生时，平均功率频率和中位频率下降，表明信号的疲劳状态，同时也揭示了肌肉协调性的变化。 此外，文中提到了肌电信号的采集和处理技术，利用肌电电极、信号调理电路和USB-4716数据采集卡构建硬件系统，软件方面则通过LabVIEW平台实现信号实时采集、滤波处理、时频域分析等功能。这项研究不仅有助于理解肌肉生理特性和神经控制系统在运动中的作用，还为康复评价提供了科学依据，特别是在康复工程、神经生理学和生物力学等领域具有实际应用价值。关键词：肌电信号、数据采集、虚拟仪器、时域指标、频域指标，以及其在项目管理工具JIRA中度量敏捷开发效率中的潜在应用。