The aim of this study was to quantitatively investigate the effects of force load, muscle fatigue, and extremely low-frequency (ELF) magnetic stimulation on surface electromyography (SEMG) signal features during side arm lateral raise task. SEMG signals were recorded from 18 healthy subjects on the anterior deltoid using a BIOSEMI ActiveTwo system during side lateral raise task (with the right arm 90 degrees away from the body) with three different loads on the forearm (0 kg, 1 kg, and 3 kg; their order was randomized between subjects). The arm maintained the loads until the subject felt exhausted. The first 10 s recording for each load was regarded as nonfatigue status and the last 10 s before the subject was exhausted was regarded as fatigue status. The subject was then given a five-minute resting between different loads. Two days later, the same experiment was repeated on every subject, and this time the ELF magnetic stimulation was applied to the subject’s deltoid muscle during the five-minute rest period. Three commonly used SEMG features, root mean square (RMS), median frequency (MDF), and sample entropy (SampEn), were analyzed and compared between different loads, nonfatigue/fatigue status, and ELF stimulation and no stimulation. Variance analysis results showed that the effect of force load on RMS was significant ( p<0.001 ) but not for MDF and SampEn (both p>0.05 ). In comparison with nonfatigue status, for all the different force loads with and without ELF stimulation, RMS was significantly larger at fatigue (all p<0.001 ) and MDF and SampEn were significantly smaller (all p<0.001 ).

This study was to quantitatively investigate the effects of force load, muscle fatigue and extremely low frequency (ELF) magnetic stimulation on electroencephalography (EEG) signal features during side arm lateral raise task.EEG signals were recorded by a BIOSEMI Active Two system with Pin-Type active-electrodes from 18 healthy subjects when they performed the right arm side lateral raise task (90° away from the body) with three different loads (0 kg, 1 kg and 3 kg; their order was randomized among the subjects) on the forearm. The arm maintained the loads until the subject felt exhausted. The first 10 s recording for each load was regarded as non-fatigue status and the last 10 s before the subject was exhausted as fatigue status. The subject was then given a 5 min resting between different loads. Two days later, the same experiment was performed on each subject except that ELF magnetic stimulation was applied to the subject's deltoid muscle during the 5 min resting period. EEG features from C3 and C4 electrodes including the power of alpha, beta and gamma and sample entropy were analyzed and compared between different loads, non-fatigue/fatigue status, and with/without ELF magnetic stimulation.The key results were associated with the change of the power of alpha band. From both C3-EEG and C4-EEG, with 1 kg and 3 kg force loads, the power of alpha band was significantly smaller than that from 0 kg for both non-fatigue and fatigue periods (all p < 0.05). However, no significant difference of the power in alpha between 1 kg and 3 kg was observed (p > 0.05 for all the force loads except C4-EEG with ELF simulation). The power of alpha band at fatigue status was significantly increased for both C3-EEG and C4-EEG when compared with the non-fatigue status (p < 0.01 for all the force loads except 3 kg force from C4-EEG). With magnetic stimulation, the powers of alpha from C3-EEG and C4-EEG were significantly decreased than without stimulation (all p < 0.05), and the difference in the power of alpha between fatigue and non-fatigue status disappeared with 1 kg and 3 kg force loads, The powers of beta and gamma bands and SampEn were not significantly different between different force loads, between fatigue and non-fatigue status, and between with and without ELF magnetic stimulation (all p > 0.05, except between non-fatigue and fatigue with magnetic stimulation in gamma band of C3-EEG at 1 kg, and in the SampEn at 1 kg and 3 kg force loads from C4-EEG).Our study comprehensively quantified the effects of force, fatigue and the ELF magnetic stimulation on EEG features with difference forces, fatigue status and ELF magnetic stimulation.

Abstract Non-invasive measurement of uterine activity using electrohysterogram (EHG) surface electrodes has been attempted to monitor uterine contraction. This study aimed to computationally compare the performance of acquiring EHG signals using monopolar electrode and three types of Laplacian concentric ring electrodes (bipolar, quasi-bipolar and tri-polar). With the implementation of dipole band model and abdomen model, the performances of four electrodes in terms of the local sensitivity were quantified by potential attenuation. Furthermore, the effects of fat and muscle thickness on potential attenuation were evaluated using the bipolar and tri-polar electrodes with different radius. The results showed that all the four types of electrodes detected the simulated EHG signals with consistency. That the bipolar and tri-polar electrodes had greater attenuations than the others, and the shorter distance between the origin and location of dipole band at 20 dB attenuation, indicating that they had relatively better local sensitivity. In addition, ANOVA analysis showed that, for all the electrodes with different outer ring radius, the effects of fat and muscle on potential attenuation were significant (all p < 0.01). It is therefore concluded that the bipolar and tri-polar electrodes had higher local sensitivity than the others, indicating that they can be applied to detect EHG effectively.

The aim of this study was to investigate the time difference (TD) between the onset of uterine contraction (UC) determined from tocodynamometry (TOCO) and identified by maternal perception. The online available Icelandic database was used to calculate TD, which was defined as the difference between when it was felt by a pregnant woman and the starting point on the UC signal recorded by a TOCO. A total of 295 TDs from 78 recordings (from a total of 33 participants; among them, 13 participants included at least 3 recordings from different gestational weeks) were analyzed with the overall mean±SD of TD calculated. For each individual participant with at least 3 recordings, regression analysis was then performed to investigate the relationship between the mean TD from each recording with gestational week, with their overall slope calculated. The results showed that 85.4% of TDs was within [-40, 40] s, with an overall mean TD of 3.04 s (p>0.05), indicating that there was no significant difference between the UC onset determined from TOCO and maternal perception. It was also noticed that 61.5% recordings (48 out of 78 recordings) had all positive or negative TD for all the UCs analyzed within a recording. Furthermore, the regression analysis showed that the regression line slope was negative for 10 out of the 13 participants with at least 3 recordings from different gestational weeks, resulting in that the overall slope (-2.85±5.58) was significantly negative (p<;0.05), and indicating that UC onset TD decreased with gestational weeks. In summary, this study quantitatively investigated the TD between the onset of UCs determined from TOCO and maternal perception, providing scientific evidence for future studies to understand the underlying mechanism of the time sequence of UC activity determined from different techniques.

High-pressure gas fuel direct injection (HPDI) technology benefits the engine with high efficiency and great output power. During the initial ignition process of the gas fuel jet ignited by the pre-ignition flame, the gas jet interacts with the pre-ignition flame, and causes important effects on the flame propagation and stability. This work aims to investigate the effects of the high-pressure gas fuel (methane) jet on the premixed methane flame with an equivalence ratio of 0.7 in a constant volume bomb (CVB) based on a three-dimensional numerical model. The results indicate that there is a complex interaction between the high-pressure methane jet and the premixed flame. The dominant combustion mode within the CVB changes from the premixed flame surface to the diffusion flame surface, which results in two different combustion behaviors in different regions along the methane jet direction, that is, primary ignition and secondary ignition. The methane jet flame development is divided into three regions, that is, laminar combustion laminar-turbulent combustion, turbulent combustion. Reynolds number of the main region of turbulent combustion ranges within Re = 2300–6000, which means that this flame is a small-scale turbulent flame. These findings contribute to understanding the combustion characteristics under high-pressure direct injection natural gas engine conditions, particularly in lean burn conditions, providing valuable insights for natural gas lean-burn flame stability.