身体姿势控制的线性和非线性评价

摘要：

目的:非线性分析法(比如wavelet分析)被认为是能够更好地描述姿势摇摆下潜在的运动控制机制的方法.作者通过探讨传统线性分析和非线性(wavelet)分析法的关系,为姿势控制研究最大化解释提供参考.方法:6名大学棒球男运动员和6名无任何运动经验的男大学生,分别在睁眼和闭眼条件下,赤脚静止站立在测力台上10 s.结果:两种分析方法结果显示,视觉信息的屏蔽会引起2组人群大范围的姿势摇摆;其中wavelet分析法发现,棒球运动员较于普通人在前后方向上更多依赖脊髓反射通路、肌肉活动和小脑来调整姿势,在左右方向上更多地依赖小脑和前庭系统来维持姿势平衡;而传统线性分析结果显示,2组人群对姿势调整的神经控制系统反应在2个方向上均未发现显著性差异.wavelet分析下的自变量能够更加全面地解释因变量.结论:运用wavelet分析法研究姿势控制,能够得到有效的生理学参数,发现更多神经肌肉控制层面的信息.

关键词：非线性分析、小波分析、线性分析、姿势控制、静止站立

所属期刊栏目：38

分类号：G804.6(体育理论)

资助基金：日本文部省GCOE项目;日本早稻田大学博士论文

在线出版日期：2015-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：68-71,83