计算肌肉疲劳度

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import numpy as np   def calculate_fatigue(emg_data, sample_rate):     """Calculate muscle fatigue using EMG data."""           # Calculate the root mean square (RMS) of the EMG data     rms = np.sqrt(np.mean(np.square(emg_data)))           # Calculate the mean frequency (MF) of the EMG data using a Fourier transform     fft_data = np.fft.fft(emg_data)     freqs = np.fft.fftfreq(len(emg_data), 1/sample_rate)     mf = np.sum(np.abs(fft_data) * freqs) / np.sum(np.abs(fft_data))           # Calculate the median frequency (MD) of the EMG data using a Fourier transform     power_spectrum = np.square(np.abs(fft_data))     md = freqs[np.argmax(power_spectrum[:len(power_spectrum)//2])]           # Calculate the fatigue index (FI) using the ratio of the RMS value at the end of exercise     # to the RMS value at the beginning of exercise     fi = rms[-1] / rms[0]           # Calculate the fatigue level (FL) using the formula FL = (MF - MD) / FI     fl = (mf - md) / fi           return fl

 

emg_data 是肌电数据的一维NumPy数组，sample_rate 是采样频率。

先计算肌电数据的均方根（RMS）值，然后使用傅里叶变换计算肌电数据的平均频率（MF）和中位数频率（MD）。

之后计算肌电数据的疲劳指数（FI），并使用MF、MD和FI计算肌肉疲劳度（FL）。