Frequenzverhalten von Oberflächen-EMG-Signalen, leistungsdiagnostische Tests, Modellbildung und Adaptation

Die bisherigen Ergebnisse des Projektes Frequenzverhalten von Oberflächen-EMG-Signalen im Verlauf der Adaptation bei Schwimmern VF 04 07/05/72/2004 zeigen einen Zusammenhang der Frequenzen im EMG vortriebswirksamer Muskeln im Schwimmen mit der - durch die Trainingsbelastung determinierten - Testleistung auf der Schwimmbank im 30s Test. So äußern sich die ähnlichen zeitlichen Verläufe der mittleren mechanischen Testleistungen und der mittleren Medianfrequenzen in einem Korrelationskoeffizienten von r=0,52* (Signifikanz p=0,040) bei Athletin 1 und von r=0,7* (p=0,017) bei Athletin 2 (beide Olympiateilnehmer). Weiterhin zeigt sich für die beiden Schwimmerinnen ein deutlicher Zusammenhang im Veränderungsverhalten der beiden Kurven über der Zeit: So weisen die zeitlichen Ableitungen der Kurvenverläufe der Leistung und der mittleren Medianfrequenz einen Korrelationskoeffizienten von r=0,83** (Athletin 1) bzw. r=0,74**(Athletin 2) auf. Es scheint also das Frequenzverhalten der EMG-Signale bewegungsrelevanter Muskeln mit der sportlichen Leistungsfähigkeit, zumindest der Testleistung, zu korrespondieren!Das würde die Möglichkeit bieten, mit Hilfe des Frequenzverhaltens der Oberflächen-EMG-Signale den Zeitpunkt des optimalen Leistungsniveaus zu bestimmen. Zu Anwendung in der Trainingssteuerung oder Leistungsdiagnostik sollte jedoch noch eine umfassende Modellbildung, die Beanspruchungs- und Belastungsgrößen und Frequenzverhalten der Oberflächen-EMG-Signale in Betracht zieht, vorgenommen werden. Des Weiteren sollten die Ergebnisse gerade im Hochleistungsbereich über weitere empirische Untersuchungen verifiziert werden.Ziel der Fortsetzung des beantragten Forschungsvorhabens ist es deshalb, ein Modell zu entwickeln, das Prognosen über die sportliche Leistungsfähigkeit im Verlauf des Trainingsprozesses auf der Basis von Testdaten (mittlere mechanische Leistung und mittlere Medianfrequenz im EMG) und Trainingsdaten (Umfänge und Intensitäten) erlaubt. Dies soll sowohl auf Basis der bereits erhobenen Daten im Sportschwimmen (Kader- und Nachwuchsbereich) und im Radfahren (leistungssportorientierte Sportstudenten) erfolgen als auch im Rahmen weiterer Datenerhebungen im Bereich des Schwimmens. In diesem Forschungsvorhaben soll deshalb mit Hilfe künstlicher Neuronaler Netze und Neuro-Fuzzy-Methoden auf Basis einer quantitativen kategorialen Trainingsprotokollierung, der mittleren mechanischen Leistungen und der mittleren Medianfrequenzen aus den EMGs der bewegungsrelevanten Muskulatur aus den 30s-Tests sowie Wettkampfleistungen das Adaptationsverhalten modelliert werden.