一种肌肉拉伸数据库的建立方法及使用所述数据库的系统技术方案

本发明专利技术涉及一种肌肉拉伸数据库的建立方法及使用所述数据库的系统。现有拉伸体验效果较差。本发明专利技术所述数据库的建立方法包括划定同质群体阶段、数据采集阶段、数据计算阶段以及汇总阶段。通过对同质群体中的各样本进行数据采集来计算获得与各类同质群体的各类肌群逐一对应的优选参数，进而汇总形成包含各类同质群体的各类肌群优选参数的肌肉拉伸数据库，既方便使用者根据自身的群体性特征来快速归类至同质群体，进而利用数据库来快速获得与自身匹配适宜的优选参数，通过提升拉伸效果来有效缓解肌肉紧张，还能有效缩短获得优选参数的时间，有效缩短试错时长，提升使用体验。提升使用体验。

【技术实现步骤摘要】
一种肌肉拉伸数据库的建立方法及使用所述数据库的系统


[0001]本专利技术涉及睡眠领域，具体涉及一种肌肉拉伸数据库的建立方法及使用所述数据库的系统。

技术介绍

[0002]身体长时间处于固定姿势，导致肌肉长时间处于持续收缩的状态，从而引起肌肉发生轻微的挛缩，造成肌肉紧张。肌肉拉伸技术是指运用外力牵伸短缩的肌肉组织并使其延长，主要目的是使组织重新获得弹性，缓解肌肉紧张，以及肌肉紧张引起的疼痛，改善关节灵活性。在肌肉拉伸过程中，肌肉绷紧带来的牵拉感和轻微疼痛感能够刺激感觉神经末梢，向大脑发出疼痛的信号，大脑则会启动相应的防御机制，释放内啡肽，用于缓解肌肉疼痛。除了减轻疼痛感外，内啡肽的分泌还会引起舒适感和放松感。在进行肌肉拉伸时会出现以下情况：
[0003]肌肉拉伸的有效性问题尚未得到验证，在现有技术中拉伸强度和拉伸时间的关系不清晰，人们只能根据主观感受选择拉伸强度和拉伸时间，导致拉伸效果不佳。拉伸效果受到拉伸强度和拉伸时间的共同影响，拉伸时间太短或太长都会影响拉伸的有效性，拉伸时间过短，达不到拉伸效果，拉伸时间过长，其实际效果与拉伸最佳时长相比，并无显著优势，且容易起到反作用。拉伸强度太低或太高也会有类似影响。
[0004]此外，拉伸的有效性还受到年龄、性别、体型、肌肉强度等因素的影响，无法使用统一的拉伸强度和保持时长标准来进行操作，影响效果体验。

技术实现思路

[0005]为了解决现有技术的不足，本专利技术提供一种肌肉拉伸数据库的建立方法及使用所述数据库的系统，通过建立肌肉拉伸数据库来为使用者提供对应的优选参数，利用优选参数对使用者进行针对向的放松操作，既能与使用者的群体性特征匹配，还提升拉伸舒适性和放松效果。
[0006]本专利技术通过以下方式实现：一种肌肉拉伸数据库的建立方法，划定同质群体阶段，各样本根据群体性特征差异被划分至对应的同质群体内；数据采集阶段，对同一同质群体内各样本进行数据采集，形成与各样本逐一对应的样本数据包，所述样本数据包内包括与各肌群对应的肌群数据包，所述肌群数据包内设有若干与对应肌群关联的单元数据组，所述单元数据组包括与对应肌群关联的拉伸强度、保持时长以及实时肌电值；数据计算阶段，同一同质群体内各单元数据组以实时肌电值为依据进行统计分析，获得优选参数，所述优选参数包括与该同质群体对应肌群关联的优选拉伸强度和优选保持时长；汇总阶段，将各同质群体内与对应肌群关联的优选参数进行记录并汇总形成所述数据库。
[0007]通过对同质群体中的各样本进行数据采集来计算获得与各类同质群体的各类肌群逐一对应的优选参数，进而汇总形成包含各类同质群体的各类肌群优选参数的肌肉拉伸数据库，既方便使用者根据自身的群体性特征来快速归类至同质群体，进而利用数据库来
快速获得与自身匹配适宜的优选参数，通过提升拉伸效果来有效缓解肌肉紧张，还能有效缩短获得优选参数的时间，有效缩短试错时长，提升使用体验。
[0008]作为优选，在数据采集阶段，对同质群体内各样本的各肌群分别进行数据采集并获得单元数据组，对样本的各预设肌群分别进行拉伸测试，拉伸设备对预设肌群的拉伸强度为F
a
，F
a
从0开始呈阶梯状自小向大逐级等差变化，设定拉伸强度在任一级的保持时长为t
b
，采集该肌群的实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
，将采集到的实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
与对应的拉伸强度为F
a
以及保持时长t
b
记录存储并形成所述单元数据组，将所述单元数据组汇聚形成该样本存储有在各级拉伸强度下各级保持时长处对应实时肌电值的肌群数据包，通过对样本各肌群进行采集来获得与该样本各肌群关联的肌群数据包，进而汇总获得与该样本对应的样本数据包。其中，N为各肌群的编号。每个样本会对各肌群进行独立的数据采集，使得各样本的对应肌群在各级拉伸强度和各级保持时长呈网格网交错匹配时均具有独立对应的实时肌电值，由此确保各样本的对应肌群能在穷尽的拉伸强度和保持时长组合内进行测试，既有效防止拉伸强度和保持时长因组合遗漏而发生无法获得优选参数的情况，还确保数据库能获得准确的优选参数，而非有限组合测试下的相对优选参数，减少使用者因调整测试适合自身的参数而花费的试错时长。各样本的各肌群具有的单元数据组数量为拉伸强度级别数量与保持时长级别数量的乘积，确保各级别的拉伸强度和保持时长均能进行组合测试并获得对应的实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
。
[0009]作为优选，各级拉伸强度间差值为拉伸设备的最小调节值，且相邻级别拉伸强度间的差值相同，既确保各级拉伸强度能有效覆盖拉伸强度从小至绝限值F
max
，防止出现遗漏测试的情况，还能通过减小差值来提升级别设置数量，进而为使用者提供更细化的优选参数。
[0010]作为优选，设定对肌群的保持时长绝限值为t
max
，t
max
≥120s，当拉伸强度在任一级的保持时长达t
b
到保持时长绝限值t
max
时，拉伸设备停止运行并完成该肌群在对应级拉伸强度下的测试。拉伸设备对肌群施加具有预设拉伸强度的恒定作用力，且随着保持时长的增加来等间隔地获取对应的实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
，由此获得实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
在拉伸强度恒定情况下随保持时长t
b
变化的实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
。
[0011]作为优选，实时肌电值的间隔采集时长为
△
t，
△
t≤60s，两次实时肌电采集间的间隔时长相同，确保保持时长能有效覆盖保持时长从小至绝限值t
max
，防止出现遗漏测试的情况，还能通过减小差值来提升级别设置数量，进而为使员工折提供更细化的优选参数。
[0012]作为优选，保持时长达t
b
在各级拉伸强度下独立计时。在对肌群实加各级别拉伸强度时，会对施加恒定强度的时长进行单独计时并测量对应的实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
，由此获得各样本的各肌群在恒定拉伸强度作用下不同保持时长时的实时肌电变化，进而为后续获取优选参数提供参考依据。
[0013]作为优选，设定对肌群的拉伸强度绝限值F
max
，F
max
≥100N，当拉伸强度在逐级提升并达到拉伸强度绝限值F
max
时，完成该样本的测试。在适宜的拉伸强度范围内对肌群进行测试，既防止出现遗漏测试的情况，确保数据准确性，还能通过限制拉伸强度绝限值F
max
的数值来控制本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种肌肉拉伸数据库的建立方法，其特征在于，划定同质群体阶段，各样本根据群体性特征差异被划分至对应的同质群体内；数据采集阶段，对同一同质群体内各样本进行数据采集，形成与各样本逐一对应的样本数据包，所述样本数据包内包括与各肌群对应的肌群数据包，所述肌群数据包内设有若干与对应肌群关联的单元数据组，所述单元数据组包括与对应肌群关联的拉伸强度、保持时长以及实时肌电值；数据计算阶段，同一同质群体内各单元数据组以实时肌电值为依据进行统计分析，获得优选参数，所述优选参数包括与该同质群体对应肌群关联的优选拉伸强度和优选保持时长；汇总阶段，将各同质群体内与对应肌群关联的优选参数进行记录并汇总形成所述数据库。2.根据权利要求1所述的一种肌肉拉伸数据库的建立方法，其特征在于，在数据采集阶段，对同质群体内各样本的各肌群分别进行数据采集并获得单元数据组，对样本的各预设肌群分别进行拉伸测试，拉伸设备对预设肌群的拉伸强度为F
a
，F
a
从0开始呈阶梯状自小向大逐级等差变化，设定拉伸强度在任一级的保持时长为t
b
，采集该肌群的实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
，将采集到的实时肌电值EMG
N
‑
a
‑
b
与对应的拉伸强度为F
a
以及保持时长t
b
记录存储并形成所述单元数据组，将所述单元数据组汇聚形成该样本存储有在各级拉伸强度下各级保持时长处对应实时肌电值的肌群数据包，其中，N为各肌群的编号。3.根据权利要求2所述的一种肌肉拉伸数据库的建立方法，其特征在于，通过对样本各肌群进行采集来获得与该样本各肌群关联的肌群数据包，进而汇总获得与该样本对应的样本数据包。4.根据权利要求2所述的一种肌肉拉伸数据库的建立方法，其特征在于，各级拉伸强度间差值为拉伸设备的最小调节值；或者，设定对肌群的保持时长绝限值为t
max
，t
max
≥120s，当拉伸强度在任一级的保持时长达t
b
到保持时长绝限值t
max
时，拉伸设备停止运行并完成该肌群在对应级拉伸强度下的测试；或者，实时肌电值的间隔采集时长为
△
t，
△
t≤60s；或者，保持时长达t
b
在各级拉伸强度下独立计时；或者，设定对肌群的拉伸强度绝限值F
max
，F
max
≥100N，当拉伸强度在逐级提升并达到拉伸强度绝限值F
max
时，完成该样本的测试。所述肌群包括颈部肌群、肩部肌群、胸部肌群、腹部肌群、背部肌群、腰部肌群、臀部肌群、手臂肌群、大腿肌群以及小腿肌群。5.根据权利要求2
‑
4任一项所述的一种肌肉拉伸数据库的建立方法，其特征在于，在数据计算阶段：第一步，对同一同质群体内与对应肌群关联且具有相同拉伸强度和拉伸力度的肌群数据包进行汇总计算并获得与对应肌群关联且具有相同拉伸强度和拉伸力度的加权系数sEMG
N
‑
a
‑
b
；第二步，计算各...

【专利技术属性】
技术研发人员：鄢姬铃，许晏菁，
申请(专利权)人：杭州云睡吧健康管理有限公司，
类型：发明
国别省市：