TWI393579B - The state of the muscle movement state analysis system, methods and computer program products - Google Patents

Description

揮擊動作之肌能狀態分析系統、方法及其電腦程式產品

本發明係有關於一種揮擊動作之肌能狀態分析系統、方法及其電腦程式產品，特別是有關於一種利用肌電訊號與揮擊速度資料以分析使用者揮擊動作是否正確的揮擊動作之肌能狀態分析系統、方法及其電腦程式產品。

先前技術中，利用肌電訊號以分析使用者動作的肌肉反應與施力力道，已常見於醫療技術領域，包括病患的肢體復健訓練，義肢的使用訓練、癱瘓者的身體全衡訓練等。亦如，體內器官的肌肉運作偵測，如心臟肌肉反應偵測，肺部與胸膛肌肉的反應偵測，皆得以結合肌電訊號偵測技術，但肌電訊號技術甚少應用於就運動領域方面。

事實上，選手進行運動訓練時，需相當重視各相關肌肉是否正確施力，同時要避免過度的訓練以造成肌肉傷害的情形。以揮擊運動為例，揮擊運動係指需要多處肌肉瞬間動作，講求肌肉爆發力、協調性的一系列動作。目前技術多僅做單純的肌能分析資料，無法即時顯示揮擊動作所使用到多處之肌肉群的施力狀態，故無法直接用於輔助改善揮擊動作。

本發明欲解決的問題係提供一種揮擊動作之肌能狀態分析系統、方法及其電腦程式產品，用以分析使用者揮擊運動的肌肉效能，更進一步時並可給予施力建議，以令使用者校正其揮擊姿勢與動作。

本發明係揭露一種揮擊動作之肌能狀態分析系統，其包括：一揮擊器具，用以供一使用者進行揮擊動作，其包括一加速度感測器，用以當該揮擊器具被揮動時，感測該揮擊器具之加速度以產生一揮擊速度資料；複數個訊號偵測模組，用以感應該使用者之複數個肌肉產生之複數個肌電訊號；一資料庫，用以儲存至少一肌能樣本值，每一肌能樣本值至少包括一揮擊速度樣本值及其對應複數個肌肉效能樣本值；一肌能分析模組，用以分析該等肌電訊號與該揮擊速度資料以取得該複數個肌肉效能值；以及一比對模組，用以依據該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該資料庫中至少一肌能樣本值進行比對，以產生一比對結果資料。

本發明係揭露一種揮擊動作之肌能狀態分析方法，其包括：提供一資料庫，儲存至少一肌能樣本值，每一肌能樣本值至少包括一揮擊速度樣本值及其對應複數個肌肉效能樣本值；經由一加速度感測器，感測一使用者使用一揮擊器具進行揮擊動作時該揮擊器具之加速度，以產生一揮擊速度資料；取得該使用者之複數個肌肉產生之複數個肌電訊號；分析該等肌電訊號與該揮擊速度資料以取得該複數個肌肉效能值；以及依據該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該資料庫中至少一肌能樣本值進行比對，以產生一比對結果資料。

本發明之特點係在於本發明適用於且揮擊動作之運動領域，即時分析出使用者之肌肉使用狀態與肌肉效能，提供一比對結果資料。更進一步時，可經由分析比對的結果資料給予使用者適當的建議進而改善整體揮擊效率。其次，本發明直接偵測使用者運動時，肌肉牽生的肌電訊號，以分析出使用者之肌肉使用狀態與肌肉效能，再經由比對模組，標準的肌能樣本值做比對，分析出哪一部分肌肉群需要修正施力，以給予最適當的施力建議，藉此減少運動傷害及提高訓練效率。

茲配合圖式將本發明較佳實施例詳細說明如下。

首先請參照圖1A所繪示本發明實施例之揮擊動作之肌能狀態分析系統架構示意圖，與圖1B與圖1C所繪示本發明實施例之揮擊動作之肌能狀態分析系統方塊示意圖，此系統包括一揮擊器具1、複數個訊號偵測模組2、一資料庫33、一肌能分析模組31與一比對模組32。

揮擊器具1用以供一使用者進行揮擊動作。揮擊器具1包括一加速度感測器11，其可以是多維度加速度計，如二維度加速度計或三維度加速度計。本實施例之揮擊器具1以球棒作說明，但不以此為限，只要是用以進行揮擊動作的器具，如高爾夫球桿、網球拍、羽球拍等亦可。

本實施例中，加速度感測器11可配置於球棒末端，用以當使用者揮動球棒時，感測球棒被揮動的速度，以產生一揮擊速度資料。

訊號偵測模組2以感應貼片作說明，感應貼片被貼在使用者身上，用以感應使用者在作揮擊動作時，各相關肌肉產生的肌電訊號，各肌肉包括肩膀部位、手臂部位、胸肌部位、腰部位、手腕部位、大腿部位、小腿部位、腳掌部位等一種以上的相關肌肉。在其他實施例中，訊號偵測模組2亦可以是市售可得之肌電訊號裝置、設備或系統及其對應的訊號感應元件，例如可擷取、量測與分析表面肌電訊號的無線肌電訊號量測(EMG)設備及其微型化無線探針、藍芽八頻肌電訊號儀及其表面型電極、EMG肌電訊號感測儀及其表面電極片等。更甚者，根據揮擊運動的肌肉需求，訊號偵測模組2被配置於右半身或左半身的相關肌肉部位。揮擊速度資料43與肌電訊號會被傳送至肌能分析模組31。加速度感測器11、訊號偵測模組2與肌能分析模組31連接的模式如下：

(1)在加速度感測器11、訊號偵測模組2與肌能分析模組31分別包括一無線通訊模組以進行無線通訊，以將揮擊速度資料和各肌電訊號從加速度感測器11和訊號偵測模組2傳送到肌能分析模組31。

(2)將資料庫33、肌能分析模組31和比對模組32同設置於一計算器3中，計算器3經由一有線或無線通訊網路與加速度感測器11和各訊號偵測模組2進行通訊，例如計算器3使用一USB通訊模組並經由無線通訊網路與各訊號偵測模組2進行通訊，以取得揮擊速度資料和各個肌電訊號。如圖1A與圖1C，加速度感測器11、訊號偵測模組2電性耦接至一無線通訊模組21，由無線通訊模組21與計算器3無線連接，以傳輸揮擊速度資料和各個肌電訊號至肌能分析模組31，其中計算器3係為個人電腦、伺服器與筆記型電腦之其中之任一。本實施例以第2種方式進行說明。

資料庫33儲存有複數一個以上的肌能樣本值5，其為代表人在最合乎標準揮擊的動作下，各肌肉的施力與肌能數值。每一個肌能樣本值5包括一揮擊速度樣本值51與其對應複數個肌肉效能樣本值52。

本實施例中，肌能分析模組31主要是分析所有的肌電訊號與揮擊速度資料43，以取得複數個肌肉效能值44，並將肌肉效能值44與揮擊速度資料43傳輸至比對模組32。肌能分析模組31包括一訊號分析模組311與一肌能判定模組312，訊號分析模組311用以對各肌電訊號進行一時域分析，以取得複數個肌肉施力強度值41。時域分析公式如下，但不以此為限。時域分析公式：

其中EMG 為肌電訊號；iEMG 為肌肉放電量，在此指一肌肉施力強度值41；PSD 為EMG 經快速傅立葉轉換形成的頻譜值。每一個肌肉群所對應的肌肉效能值44為(肌肉施力強度值41/各肌肉施力強度值41之總和)x100%。

請參照圖2所繪示本發明實施例之肌肉效能比對示意圖，假設施力的肌肉群包括A肌肉群、B肌肉群、C肌肉群與D肌肉群，肌肉施力強度值41分別為A=0.35、B=0.25、C=0.30與D=0.10，各肌肉施力強度值41之總和為1，則A肌肉群的肌肉效能值44為(0.35/1)x100%=35%，B肌肉群的肌肉效能值44為(0.25/1)x100%=25%，C肌肉群的肌肉效能值44為(0.30/1)x100%=30%，D肌肉群的肌肉效能值44為(0.1/1)x100%=10%。

比對模組32取得揮擊速度資料43及其對應的肌肉效能值44後，會讀取資料庫33的肌能樣本值5，將揮擊速度資料43每一個揮擊速度樣本值51比對，從中找出一目標肌能樣本值，其包括的揮擊速度樣本值51相近或相同於揮擊速度資料43。肌肉效能值與資料庫33儲存的各肌肉效能樣本值52係分別對應複數個肌肉屬性其中之一，比對模組32會將各肌肉效能值44與目標肌能樣本值包括的目標效能樣本值相比對，產生比對結果資料。比對的方式為將具有相同肌肉屬性的肌肉效能值44與目標效能樣本值進行比對，如：肌肉屬性同為A肌肉群的肌肉效能值44與目標效能樣本值相互比對，肌肉屬性同為B肌肉群的肌肉效能值44與目標效能樣本值相互比對…等，以此類推。比對結果資料會由顯示模組34進行顯示，顯示的方式乃經由數值、圖表、和圖式等其中之任一種方式，來表現出揮擊速度資料與揮擊速度樣本值之差異，以及肌肉效能值與肌肉效能樣本值之差異。

比對模組32會依據揮擊速度資料與揮擊速度樣本值之差異及肌肉效能值與相對的肌肉效能樣本值之差異，以判定各肌肉效能值44是否包括至少一異常肌肉效能值44，並產生比對結果資料，比對模組再根據比對結果資料以產生施力建議資料。就本實施例而言，如果比對結果資料為判定有異常肌肉效能值44，比對模組32會產生施力建議資料以建議使用者調整其肌肉施力模式。相反的，即比對模組32即不動作，或是建議使用者保持現在的施力模式。

舉例而言，當肌肉屬性為A肌肉群的目標效能樣本值為25%，肌肉屬性同為A肌肉群的肌肉效能值44為35%，故肌肉效能值44比目標效能樣本值高出10%，比對模組32判定使用者的A肌肉群施力過大為異常肌肉效能值44，應降低其施力程度，C肌肉群與D肌肉群施力過小同為異常肌肉效能值44，應略提升其施力程度。比對模組32即產生一施力建議資料，以建議使用者減少A肌肉群的施力，並略提升C肌肉群與D肌肉群的施力，而施力建議資料透過顯示模組34所顯示，以供使用者參考。

此外，訊號分析模組311更對各肌電訊號進行一頻域分析，以取得一疲勞指標值42，頻域分析時，先將肌電訊號作一快速傅立葉轉換為頻譜後，導入下列的頻域分析公式(不以此為限)以取得疲勞指標值42：

其中，MDF 指中心頻率，在此指一疲勞指標值42。MDF (Median Frequency)：在頻域上計算出所積分的面積相同於總面積的一半時，此點表示出肌肉在此時具有頻率改變；也是將原始訊號經傳利葉轉換(FFT)成頻譜，可以用來代表肌肉疲勞的疲勞指標，當肌肉呈現疲勞狀態時，其肌電訊號的中心頻率會往低頻處移動。

接著，比對模組32更包括由肌肉施力強度值41與疲勞指標值42為單位所形成之一二維座標軸321，其劃分為複數個象限(Quadrant)。比對模組32分析肌肉施力強度值41與疲勞指標值42所形成之一落點P1(x=肌肉施力強度值41,y=疲勞指標值42)及其所在象限，判定使用者是否處於疲勞狀態，當使用者處於疲勞狀態，比對模組32產生一休息建議資訊。

請參照圖3所繪示本發明實施例之二維座標軸321的象限及落點P1示意圖，此落點P1代表在連續時間下所量測到的肌電訊號，其被套入時域分析與頻域分析時，肌肉施力強度值41與疲勞指標值42隨時間的變化量，即斜率。各象限代表意義如下：

第一象限Q1(力量增長，Force increase)：若iEMG 值和MDF 值隨時間變化之斜率同時為正，表示其肌肉隨著時間的演進而處於力量增加狀態。

第二象限Q2(肌肉適應強度，Adaptation)：若iEMG 值斜率為負和MDF 值斜率為正，表示其肌肉隨著時間的演進而處於對目前揮擊運動的施力強度逐漸適應。

第三象限Q3(力量衰退，Force decrease)：若iEMG 值和MDF 值隨時間變化之斜率同時為負，表示其肌肉隨著時間的演進而處於力量衰退狀態。

第四象限Q4(Fatigue)：若iEMG 值斜率為正和MDF 值斜率為負，表示其肌肉隨著時間的演進而處於疲勞狀態。

當比對模組32會根據落點P1所在象限判定使用者是否處於疲勞狀態。當落點P1位於第四象限Q4時，即判定使用者處於疲勞狀態，比對模組32產生一休息建議資訊，其由顯示模組34顯示以供使用者參考。

請參照圖4所繪示本發明實施例之揮擊動作之肌能狀態分析方法之流程圖，請同時參照圖1A至圖3以利於了解。本實施例揭露之揮擊動作之肌能狀態分析方法包括：提供一資料庫33(步驟S110)，其儲存一個以上的肌能樣本值5，其為代表人在最合乎標準揮擊的動作下，各肌肉的施力與肌能數值。每一肌能樣本值5包括一揮擊速度樣本值51及其對應複數個肌肉效能樣本值52。

經由一加速度感測器11，感測一使用者使用一揮擊器具1進行揮擊動作時揮擊器具1之加速度，以產生一揮擊速度資料(步驟S120)。本實施例中，揮擊器具1以球棒作說明，但不以此為限，只要是用以進行揮擊動作的器具，如高爾夫球桿、網球拍、羽球拍等亦可。加速度感測器11為多維度加速度計，如二維度加速度計或三維度加速度計。加速度感測器11配置於球棒末端，用以感測使用者揮動球棒時，感應球棒被揮動的速度，以產生一揮擊速度資料。

取得使用者之複數個肌肉產生之複數個肌電訊號(步驟S130)。訊號偵測模組2以感應貼片作說明，感應貼片被貼在使用者身上，用以感應使用者在作揮擊動作時，各肌肉產生的肌電訊號。

分析各肌電訊號與揮擊速度資料43以取得複數個肌肉效能值44(步驟S140)。揮擊速度資料43與肌電訊號會被傳送至肌能分析模組31。加速度感測器11、訊號偵測模組2與肌能分析模組31連接的模式如下：

(1)在加速度感測器11、訊號偵測模組2與肌能分析模組31分別包括一無線通訊模組以進行無線通訊，以將揮擊速度資料和各肌電訊號從加速度感測器11和訊號偵測模組2傳送到肌能分析模組31。

(2)將資料庫33、肌能分析模組31和比對模組32同設置於一計算器3中，計算器3經由一有線或無線通訊網路與加速度感測器11和各訊號偵測模組2進行通訊，例如計算器3使用一USB通訊模組並經由無線通訊網路與各訊號偵測模組2進行通訊，以取得揮擊速度資料和各個肌電訊號。如圖1A與圖1C，加速度感測器11、訊號偵測模組2電性耦接至一無線通訊模組21，由無線通訊模組21與計算器3無線連接，以傳輸揮擊速度資料和各個肌電訊號至肌能分析模組31，其中計算器3係為個人電腦、伺服器與筆記型電腦之其中之任一。本實施例以第2種方式進行說明。

請同時參照圖5繪示本發明實施例之步驟S140之細部流程圖，步驟S140包括數個細部流程：對各肌電訊號進行一時域分析以取得複數個肌肉施力強度值41(步驟S141)。肌能分析模組31包括一訊號分析模組311與一肌能判定模組312，訊號分析模組311用以對各肌電訊號進行一時域分析，以取得複數個肌肉施力強度值41。時域分析公式：

其中EMG 為肌電訊號；iEMG 為肌肉放電量，在此指一肌肉施力強度值41；PSD 為EMG 經快速傅立葉轉換形成的頻譜值。

利用各肌肉施力強度值41與揮擊速度資料43以計算出各肌肉效能值44(步驟S142)。每一個肌肉群所對應的肌肉效能值44為(肌肉施力強度值41/各肌肉施力強度值41之總和)x100%。

利用揮擊速度資料43從各肌肉效能值44與資料庫33中至少一肌能樣本值5進行比對，以產生一比對結果資料(步驟S150)。比對模組32取得揮擊速度資料43及其對應的肌肉效能值44後，會讀取資料庫33的肌能樣本值5。比對模組32會依據揮擊速度資料43及各肌肉效能值44，與資料庫33中所有肌能樣本值5之揮擊速度樣本值51及其對應各肌肉效能樣本值進行比對，從中找出一目標肌能樣本值，其包括的揮擊速度樣本值51相近或相同於揮擊速度資料43，比對模組32再將揮擊速度資料43及各肌肉效能值44與目標肌能樣本值比對。比對時，比對模組32將相同肌肉屬性的肌肉效能值44與肌肉效能樣本值52進行比對，以產生比對結果資料，比對結果資料包括揮擊速度資料43與揮擊速度樣本值51之差異，以及各肌肉效能值與各肌肉效能樣本值52之差異。之後，由顯示模組34顯示比對結果資料，顯示模組34係經由數值、圖表、和圖式等其中之任一種方式，來顯示揮擊速度資料與揮擊速度樣本值之差異，及各肌肉效能值與各肌肉效能樣本值之差異。

請同時參照圖6繪示本發明實施例之步驟S150之細部流程圖，本實施例中，肌肉效能值44與各肌肉效能樣本值52係分別對應複數個肌肉屬性其中之一，步驟S150包括複數個細部流程：將相同肌肉屬性之肌肉效能值44與肌肉效能樣本值52進行比對，以產生比對結果資料(步驟S151)。比對模組32會將揮擊速度資料43和各肌肉效能值44與資料庫33中每一肌能樣本值5進行比對，以決定一目標肌能樣本值，再將揮擊速度資料43和各肌肉效能值44與目標肌能樣本值相比對，比對的方式為將具有相同肌肉屬性的肌肉效能值44與肌肉效能樣本值52進行比對，以產生前述的比對結果資料，並由顯示模組34顯示比對結果資料，顯示模組34係經由數值、圖表、和圖式其中之任一種方式，來顯示揮擊速度資料43與揮擊速度樣本值51之差異，及各個肌肉效能值44與各個肌肉效能樣本值52之差異。

比對模組32依據各肌肉效能值與各肌肉效能樣本值之比對，判定所有肌肉效能值44中是否存在至少一異常肌肉效能值44(步驟S152)，並根據比對結果資料，產生一施力建議資料。

當判定存在異常肌肉效能值44，產生施力建議資料以建議使用者調整其肌肉施力模式(步驟S153)；反之，比對模組32即不動作，或是建議使用者保持現在的施力模式(步驟S154)。

請參照圖7繪示本發明實施例之疲勞狀態分析流程圖，請同時參照圖1至圖4以利於了解，其執行於取得各肌電訊號後(即步驟S130後)，疲勞狀態分析流程包括：對各肌電訊號進行一頻域分析以取得一疲勞指標值42(步驟S210)。訊號分析模組311更對各肌電訊號進行一頻域分析，以取得一疲勞指標值42。頻域分析時，先將肌電訊號作一快速傅立葉轉換為頻譜後，導入下列的頻域分析公式：

其中，MDF 指中心頻率，在此指一疲勞指標值42。MDF (Median Frequency)：在頻域上計算出所積分的面積相同於總面積的一半時，此點表示出肌肉在此時具有頻率改變，即原始訊號經傳利葉轉換(FFT)成頻譜，其用來代表肌肉疲勞的疲勞指標。當肌肉呈現疲勞狀態時，其肌電訊號的中心頻率會往低頻處移動。

由肌肉施力強度值41與疲勞指標值42為單位形成一二維座標軸321(步驟S220)。二維座標軸321劃分為複數個象限，每一象限代表不同的生理狀態。比對模組32會分析肌肉施力強度值41與疲勞指標值42所形成之一落點P1所在之一目標象限(步驟S230)。本實施例中，各象限代表意義為：第一象限Q1(力量增長，Force increase)：若iEMG 值和MDF 值隨時間變化之斜率同時為正，表示其肌肉隨著時間的演進而處於力量增加狀態。第二象限Q2(肌肉適應強度，Adaptation)：若iEMG 值斜率為負和MDF 值斜率為正，表示其肌肉隨著時間的演進而處於對目前揮擊運動的施力強度逐漸適應。第三象限Q3(力量衰退，Force decrease)：若iEMG 值和MDF 值隨時間變化之斜率同時為負，表示其肌肉隨著時間的演進而處於力量衰退狀態。第四象限Q4(Fatigue)：若iEMG 值斜率為正和MDF 值斜率為負，表示其肌肉隨著時間的演進而處於疲勞狀態。比對模組32會根據落點P1所在象限判定使用者是否處於疲勞狀態(步驟S240)，本實施例中，當落點P1在第四象限Q4時，比對模組32即判定使用者已處於疲勞狀態。更甚者，比對模組32能在落點P1位於第三象限Q3時，即判定使用者已進入疲勞狀態。當比對模組32判定使用者處於疲勞狀態時，產生一休息建議資訊(步驟S241)供使用者參考；反之，則返回步驟S230，比對模組32重新偵測落點P1所在象限。

綜上所述，乃僅記載本發明為呈現解決問題所採用的技術手段之實施方式或實施例而已，並非用來限定本發明專利實施之範圍。即凡與本發明專利申請範圍文義相符，或依本發明專利範圍所做的均等變化與修飾，皆為本發明專利範圍所涵蓋。

1．．．揮擊器具

11．．．加速度感測器

2．．．訊號偵測模組

21．．．無線傳輸器

3．．．計算器

31．．．肌能分析模組

311．．．訊號分析模組

312．．．肌能判定模組

32．．．比對模組

321．．．二維座標軸

33．．．資料庫

34．．．顯示模組

41．．．肌肉施力強度值

42．．．疲勞指標值

43．．．揮擊速度資料

44．．．肌肉效能值

5．．．肌能樣本值

51．．．揮擊速度樣本值

52．．．肌肉效能樣本值

Q1．．．第一象限

Q2．．．第二象限

Q3．．．第三象限

Q4．．．第四象限

P1．．．落點

圖1A繪示本發明實施例之揮擊動作之肌能狀態分析系統架構示意圖；

圖1B與圖1C繪示本發明實施例之揮擊動作之肌能狀態分析系統方塊示意圖；

圖2繪示本發明實施例之肌肉效能比對示意圖；

圖3繪示本發明實施例之二維座標軸的象限及落點示意圖；

圖4繪示本發明實施例之揮擊動作之肌能狀態分析方法之流程圖；

圖5繪示本發明實施例之步驟S140之細部流程圖；

圖6繪示本發明實施例之步驟S150之細部流程圖；以及

圖7繪示本發明實施例之疲勞狀態分析流程圖。

1．．．揮擊器具

11．．．加速度感測器

2．．．訊號偵測模組

31．．．肌能分析模組

32．．．比對模組

33．．．資料庫

5．．．肌能樣本值

51．．．揮擊速度樣本值

52．．．肌肉效能樣本值

Claims (41)

1. 一種揮擊動作之肌能狀態分析系統，其包括：一揮擊器具，用以供一使用者進行揮擊動作，其包括一加速度感測器，用以當該揮擊器具被揮動時，感測該揮擊器具之加速度以產生一揮擊速度資料；複數個訊號偵測模組，用以感應該使用者之複數個肌肉產生之複數個肌電訊號；一資料庫，用以儲存至少一肌能樣本值，每一肌能樣本值至少包括一揮擊速度樣本值及其對應複數個肌肉效能樣本值；一肌能分析模組，用以分析該等肌電訊號與該揮擊速度資料以取得複數個肌肉效能值、複數個肌肉施力強度值及一疲勞指標值；以及一比對模組，依據該揮擊速度資料和該等肌肉效能值與該資料庫中該至少一肌能樣本值進行比對，以產生一比對結果資料，並由該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值，判定該使用者是否處於一疲勞狀態，當該使用者處於該疲勞狀態，該比對模組產生一休息建議資訊。
2. 如申請專利範圍第1項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該加速度感測器為多維度加速度計。
3. 如申請專利範圍第1項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該比對模組係依據該揮擊速度資料及該複數個肌肉效能值，與該資料庫中至少一肌能樣本值之揮擊速度樣本值及其對應複數個肌肉效能樣本值進行比對，以 產生該比對結果資料。
4. 如申請專利範圍第1項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該肌能分析模組包括一訊號分析模組與一肌能判定模組，該訊號分析模組對該等肌電訊號進行一時域分析以取得該等肌肉施力強度值，該肌能判定模組利用該等肌肉施力強度值以計算出該等肌肉效能值。
5. 如申請專利範圍第4項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該訊號分析模組更包括對該等肌電訊號進行一頻域分析以取得該疲勞指標值，且該肌能判定模組更包括依據該複數個肌肉施力強度值與該疲勞指標值，判定該使用者是否處於該疲勞狀態。
6. 如申請專利範圍第5項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該比對模組更包括由該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值為單位所形成之一二維座標軸，其劃分為複數個象限，該比對模組分析該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值所形成之一落點及其所在象限，判定該使用者是否處於該疲勞狀態，當該使用者處於該疲勞狀態，該比對模組產生該休息建議資訊。
7. 如申請專利範圍第1項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該等肌肉效能值與該等肌肉效能樣本值係分別對應複數個肌肉屬性其中之一；以及，該肌能分析模組係將相同該肌肉屬性之該肌肉效能值與該肌肉效能樣本值進行比對，以產生該比對結果資料。
8. 如申請專利範圍第1項所述揮擊動作之肌能狀態分析系 統，其中該肌能分析模組更包括依據該等肌肉效能值與該等肌肉效能樣本值之比對，判定該等肌肉效能值是否包括至少一異常肌肉效能值。
9. 如申請專利範圍第8項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該比對模組更包括依據該比對結果資料，產生一施力建議資料。
10. 如申請專利範圍第1項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該比對模組依據該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該資料庫中至少一肌能樣本值進行比對，係經由將該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該資料庫中每一肌能樣本值進行比對，並從該至少一肌能樣本值中決定一目標肌能樣本值，再將該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該目標肌能樣本值之比對，產生該比對結果資料。
11. 如申請專利範圍第1項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該系統更包括一顯示模組，用以顯示該比對結果資料。
12. 如申請專利範圍第1項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該比對結果資料係為該揮擊速度資料與該揮擊速度樣本值之差異，以及該複數個肌肉效能值與該複數個肌肉效能樣本值之差異。
13. 如申請專利範圍第12項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該系統更包括一顯示模組，用以顯示該比對結果資料，且該顯示模組係經由數值、圖表、和圖式等 其中之任一種方式，來顯示該揮擊速度資料與該揮擊速度樣本值之差異，及該複數個肌肉效能值與該複數個肌肉效能樣本值之差異。
14. 如申請專利範圍第12項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該比對模組更包括依據該揮擊速度資料與該揮擊速度樣本值之差異及該複數個肌肉效能值與該複數個肌肉效能樣本值之差異，產生一施力建議資料。
15. 如申請專利範圍第14項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該加速度感測器、該複數個訊號偵測模組和該肌能分析模組更分別具有一無線通訊模組以進行無線通訊，以將該揮擊速度資料和該複數肌電訊號從加速度感測器和該複數個訊號偵測模組傳送到該肌能分析模組。
16. 如申請專利範圍第15項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該資料庫、該肌能分析模組和該比對模組係設置於一計算器中，經由一有線或無線通訊網路與該加速度感測器和該複數個訊號偵測模組進行通訊，以取得該揮擊速度資料和該複數肌電訊號。
17. 如申請專利範圍第16項所述揮擊動作之肌能狀態分析系統，其中該計算器係為個人電腦、伺服器與筆記型電腦之其中之任一。
18. 一種揮擊動作之肌能狀態分析方法，其包括：提供一資料庫，儲存至少一肌能樣本值，每一肌能樣本值至少包括一揮擊速度樣本值及其對應複數個肌 肉效能樣本值；經由一加速度感測器，感測一使用者使用一揮擊器具進行揮擊動作時該揮擊器具之加速度，以產生一揮擊速度資料；取得該使用者之複數個肌肉產生之複數個肌電訊號；分析該等肌電訊號與該揮擊速度資料以取得複數個肌肉效能值、複數個肌肉施力強度值及一疲勞指標值；依據該揮擊速度資料和該等肌肉效能值與該資料庫中該至少一肌能樣本值進行比對，以產生一比對結果資料；以及依據該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值，判定該使用者是否處於一疲勞狀態，當該使用者處於該疲勞狀態，該比對模組產生一休息建議資訊。
19. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中該加速度感測器係為多維度加速度計。
20. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中所述之進行比對，係依據該揮擊速度資料及該複數個肌肉效能值，與該資料庫中至少一肌能樣本值之揮擊速度樣本值及其對應複數個肌肉效能樣本值進行比對，以產生該比對結果資料。
21. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中該方法更包括： 對該等肌電訊號進行一時域分析以取得該等肌肉施力強度值，利用該等肌肉施力強度值與該揮擊速度資料以計算出該等肌肉效能值。
22. 如申請專利範圍第21項所述之方法，其中該方法更包括：依據該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該資料庫中至少一肌能樣本值進行比對，係將該揮擊速度資料及該複數個肌肉效能值，與該資料庫中至少一肌能樣本值之揮擊速度樣本值及其對應複數個肌肉效能樣本值進行比對，以產生該比對結果資料。
23. 如申請專利範圍第21項所述之方法，其中該方法更包括：對該等肌電訊號進行一頻域分析以取得該疲勞指標值，且依據該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值，判定該使用者是否處於該疲勞狀態。
24. 如申請專利範圍第23項所述之方法，其中該方法更包括：由該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值為單位所形成之一二維座標軸，其劃分為複數個象限，分析該肌肉施力強度值與該疲勞指標值所形成之一落點及其所在象限，判定該使用者是否處於該疲勞狀態，當該使用者處於該疲勞狀態，該比對模組產生該休息建議資訊。
25. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中該等肌肉效能值與該等肌肉效能樣本值係分別對應複數個肌肉屬 性其中之一，且該方法更包括：將相同該肌肉屬性之該肌肉效能值與該肌肉效能樣本值進行比對，以產生該比對結果資料。
26. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中該方法更包括：依據該等肌肉效能值與該等肌肉效能樣本值之比對，判定該等肌肉效能值是否包括至少一異常肌肉效能值。
27. 如申請專利範圍第26項所述之方法，其中該方法更包括：依據該比對結果資料，產生一施力建議資料。
28. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中所述之進行比對，係經由將該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該資料庫中每一肌能樣本值進行比對，並從該至少一肌能樣本值中決定一目標肌能樣本值，再將該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該目標肌能樣本值之比對，產生該比對結果資料。
29. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中該方法更包括：提供一顯示模組，以顯示該比對結果資料。
30. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中該比對結果資料係為該揮擊速度資料與該揮擊速度樣本值之差異，以及該複數個肌肉效能值與該複數個肌肉效能樣本值之差異。
31. 如申請專利範圍第30項所述之方法，其中該方法更包括：提供一顯示模組，以顯示該比對結果資料，且該顯示模組係經由數值、圖表、和圖式其中之任一種方式，來顯示該揮擊速度資料與該揮擊速度樣本值之差異，及該複數個肌肉效能值與該複數個肌肉效能樣本值之差異。
32. 如申請專利範圍第30項所述之方法，其中該方法更包括：依據該揮擊速度資料與該揮擊速度樣本值之差異及該複數個肌肉效能值與該複數個肌肉效能樣本值之差異，產生一施力建議資料。
33. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中該方法更包括：經由一無線通訊模組進行無線通訊，從加速度感測器和該複數個訊號偵測模組傳送出該揮擊速度資料和該複數肌電訊號，以進行該肌能分析。
34. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中所述分析該等肌電訊號與該揮擊速度資料以取得該複數個肌肉效能值，以及依據該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該資料庫中至少一肌能樣本值進行比對，係經由一計算器予以進行，且該計算器係經由一有線或無線通訊網路與該加速度感測器和該複數個訊號偵測模組進行通訊，以取得該揮擊速度資料和該複數肌電訊號。
35. 如申請專利範圍第34項所述之方法，其中，該計算器係為個人電腦、伺服器與筆記型電腦其中之任一。
36. 一種電腦程式產品，用以當一電子設備讀取該電腦程式產品時執行一揮擊動作之肌能狀態分析方法；其中，該揮擊動作係經由一加速度感測器，感測一使用者使用一揮擊器具進行揮擊動作時該揮擊器具之加速度以產生一揮擊速度資料，以及經由複數個訊號偵測模組取得該使用者之複數個肌肉產生之複數個肌電訊號；且其中，該分析方法包括：提供一資料庫，儲存至少一肌能樣本值，每一肌能樣本值至少包括一揮擊速度樣本值及其對應複數個肌肉效能樣本值；分析該等肌電訊號與該揮擊速度資料以取得該複數個肌肉效能值、複數個肌肉施力強度值及一疲勞指標值；依據該揮擊速度資料和該等肌肉效能值與該資料庫中該至少一肌能樣本值進行比對，以產生一比對結果資料；以及依據該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值，判定該使用者是否處於一疲勞狀態，當該使用者處於該疲勞狀態，該比對模組產生一休息建議資訊。
37. 如申請專利範圍第36項所述之電腦程式產品，其中該方法更包括：對該等肌電訊號進行一時域分析以取得該等肌肉 施力強度值，利用該等肌肉施力強度值與該揮擊速度資料以計算出該等肌肉效能值。
38. 如申請專利範圍第37項所述之電腦程式產品，其中該方法更包括：依據該揮擊速度資料和該複數個肌肉效能值與該資料庫中至少一肌能樣本值進行比對，係將該揮擊速度資料及該複數個肌肉效能值，與該資料庫中至少一肌能樣本值之揮擊速度樣本值及其對應複數個肌肉效能樣本值進行比對，以產生該比對結果資料。
39. 如申請專利範圍第37項所述之電腦程式產品，其中該方法更包括：對該等肌電訊號進行一頻域分析以取得該疲勞指標值，且依據該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值，判定該使用者是否處於該疲勞狀態。
40. 如申請專利範圍第39項所述之電腦程式產品，其中該方法更包括：由該等肌肉施力強度值與該疲勞指標值為單位所形成之一二維座標軸，其劃分為複數個象限，分析該肌肉施力強度值與該疲勞指標值所形成之一落點及其所在象限，判定該使用者是否處於該疲勞狀態，當該使用者處於該疲勞狀態，該比對模組產生該休息建議資訊。
41. 如申請專利範圍第36項所述之電腦程式產品，其中該方法更包括：提供一顯示模組，以顯示該比對結果資料，且該顯 示模組係經由數值、圖表、和圖式等其中之任一種方式，來顯示該揮擊速度資料與該揮擊速度樣本值之差異，及該複數個肌肉效能值與該複數個肌肉效能樣本值之差異。