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Revista Brasileira de Cineantropometria & Desempenho Humano

On-line version ISSN 1980-0037

Abstract

VITOR-COSTA, Marcelo et al. Análise espectral do sinal emg de exercício incremental em ciclistas e não ciclistas usando as transformadas de Fourier e Wavelet. Rev. bras. cineantropom. desempenho hum. [online]. 2012, vol.14, n.6, pp.660-670. ISSN 1980-0037.  https://doi.org/10.5007/1980-0037.2012v14n6p660.

O objetivo deste estudo foi comparar índices de fadiga eletromiográfica (inclinação da frequência mediana), calculado com a transformada rápida de Fourier (FFT) e transformada de wavelet (WT) em indivíduos treinados e não treinados durante o exercício de ciclismo. Um segundo objetivo foi o de comparar a variância dos parâmetros espectrais (frequência mediana - MF), obtidos por FFT e WT durante o exercício. Doze ciclistas e doze não ciclistas realizaram um teste incremental máximo, para determinar a potência pico (Wp) e atividade eletromiográfica do vasto lateral (VL), reto femoral (RF), bíceps femoral (BF), semitendíneo (ST) e tibial anterior (TA). Os valores médios da frequência mediana determinados pelo FFT e WT, foram utilizados para a análise espectral dos sinais eletromiográficos dos músculos estudados. Os parâmetros avaliados foram obtidos para cada período de tempo correspondente a 0, 25, 50, 75 e 100% da duração total do teste incremental máximo. Nenhuma diferença estatisticamente significativa foi encontrada nos valores da MF e índices eletromiográficos de fadiga entre as duas técnicas utilizadas (FT e WT), em ambos os grupos, ciclistas e não ciclistas (P> 0,05). Quanto à variância da MF, as diferenças estatisticamente significativas foram encontradas em todos os músculos analisados, bem como em diferentes períodos de tempo, tanto nos ciclistas quanto nos não ciclistas, quando se compara as técnicas FFT e WT (P <0,05). A WT parece ser mais adequada para tarefas dinâmicas, uma vez que não requer que o sinal a ser quase estacionário, ao contrário da limitação imposta ao uso da FFT.

Keywords : Transformada wavelet; Transformada de Fourier; Fadiga; eletromiografia.

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