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[人體動作的生物力學] 指的就是肌肉骨骼系統的力學和生物物理學, 雖然神經系統也參與其中, 但討論的範圍只涉及神經肌肉控制的部分 (肌電圖). 其中可用來描述或分析的範疇可分為幾種, 以下將一一介紹.

1. 訊號處理 (Signal processing)

目的是將隨著時間而變化的變數 (時域訊號?) 進行分析, 得到其頻率內容 (頻譜?), 將他們數位化, 進行類比或數位濾波, 最後將波形進行相關或平均等處理. 我們再依照取樣頻率, 最小數據長度(?), 濾波截斷頻率(?)等資料做出決定. 所謂的時域訊號包含肌電圖, 力, 位移, 加速度, 能量, 功率, 力矩...等等.

可參考: 時頻分析

2. 動作學 (Kinematics)

動作學只專注在描述動作, 並不關心其中的「力量」等動作成因. 動作的描述是以一些解剖上的標誌作為基準, 例如肢段的重心, 關節轉軸, 肢端, 突出構造等, 敘述其線性或角度上的位移, 速度, 與加速度. 這可以是相對的, 例如描述解剖構造之間的相對位置變化; 也可以是絕對的, 例如以所在的環境作為座標基準, 描述肢體在空間中的絕對位移. 基本上, 動作學是在 2D 平面座標上探討, 變數都是向量, 但只要給定了方向, 即可以純量進行處理. 在進階的 3D 分析中, 雖然只加了一個向量方向, 但變成需要從三個平面座標去討論, 每個肢段都有其適合探討的座標面, 相連的肢段方向不一定相同.

3. 動力學 (Kinetics)

動力學就是在討論形成動作的「力量」. 一種是來自肌肉活動, 韌帶構造, 肌肉及關節的摩擦力所構成的內部力量; 另一種是來自地面, 負重, 其他活動物體 (如美式足球對手的碰撞), 或被動來源 (如空氣阻力) 的外部力量. 動力學上的分析有非常多種, 也是本書主要探討的重點, 因為這直接關係到動作的成因, 可藉此深入討論動作策略及神經系統的補償等. 動力學的發展提供相當清楚的證據讓我們能更明確的評估並解釋動作, 這在未來將依然是生物力學探討的重點.

4. 人體測量學 (Anthropometry)

雖然並不是生物力學深入探究的方向, 但嚴謹的生物測量學數據是讓動作學和動力學更完整更高品質的必要條件. 生物測量學的重點包含肢段的重量, 長度, 重心位置, 轉動軸心位置, 肌肉拉力方向, 肌肉的質量和截面積, 轉動慣量等.

5. 肌肉和關節的生物力學 (Muscle and Joint Biomechanics)

肌肉和關節的被動性質也都是影響動作評估的因素. 肌肉的長度與速度如何影響張力? 肌肉的質量, 彈性和黏性如何? 雙關節肌肉的優勢是什麼? 肌肉的活性在延展和收縮時有何不同? 神經的徵招如何影響肌肉張力? 最符合此肌肉的數學模型是哪一種? 關節的特性是什麼? 如何計算關節的轉動軸心? 

6. 肌電圖 (Electromyography)

我們可藉由肌電圖來了解動作中相對應肌肉的控制訊號, 包括主動肌與拮抗肌. 肌電圖和肌肉的張力有一定的關係, 現在已有一些依據肌電圖發展出來的生物力學模式. 肌電圖也能讓我們知道不同類型的肌纖維被徵招以及肌肉的疲勞狀況.

7. 人體動作的合成 (Synthesis of Human Movement)

人體動作有一些無法直接測量的重要變數, 需要由可測得的資訊去反向推算. 反過來, 以這些不可測量的變數去推斷人體動作, 則稱為「合成」. 那要怎麼得到不可測量的變數呢? 這必須仰賴生物力學的模型, 來得到其假設值. 利用假設的變數去推斷動作, 就可以了解一些不可實行的情況. 例如我們已經可以預測不正常的動作模式帶來的影響, 但我們必須藉由動作合成去推斷最佳化的動作模式帶來的影響. 

8. 生物力學上的協同 (Biomechanical Motor Synergies)

生物力學的技術越來越發達, 已經可以分析複雜的大範圍整體動作, 而相鄰的肌群之間常具有相當程度的交互作用, 所以了解其肌群間運動協同作用對於整體動作的了解是相當有幫助的.