生理訊號感測與分析：運動科學裡，心跳與肌肉也會說故事

其中最常見的兩種生理訊號，是肌電圖（EMG）與心電圖（ECG）。

肌電圖，記錄的是肌肉收縮時產生的電訊號。透過它，可以知道一個動作進行時，哪一塊肌肉先發力、哪一塊肌肉出力較少、發力的時間點是不是恰當——這對判斷動作效率、預防運動傷害，都很有幫助。

• 某一側肌肉是否過度代償，長期下來可能增加受傷風險

• 揮棒過程中，核心肌群是否有效參與發力

• 疲勞狀態下，肌肉發力模式是否出現異常變化

心電圖，記錄的則是心臟跳動的電訊號變化，能反映選手當下的生理負荷與恢復狀況。

​

​生理訊號，能回答哪些運動科學問題？

• 這個動作，是哪一塊肌肉在主導發力？

• 發力的時機，是否符合理想的動力鏈順序？

• 選手目前的生理負荷，是否已經接近疲勞邊界？

• 訓練後的恢復狀況，是否已達到下一次訓練的標準？

單獨看動作數據，只能知道「動作做得好不好」；單獨看生理訊號，只能知道「身體目前的狀態」。但當這兩種數據被放在一起分析時，教練能看到的畫面就完全不同——例如，同樣是揮棒速度下降，究竟是技術動作出了問題，還是肌肉已經進入疲勞狀態，這兩種原因，對應的訓練調整方式完全不一樣。

這兩種訊號有一個共同點：它們都是「看不見、但一直存在」的身體語言。過去，只能靠選手自述「今天感覺比較累」來判斷狀態；現在，透過生理訊號感測，這種主觀感受，開始有機會被更客觀地驗證。

當動作數據，遇上生理訊號，看到的，不再只是「這球揮得好不好」，而是「這球，是在什麼樣的身體狀態下揮出來的」。生理訊號感測分析，讓運動科學（運科）與 AI 棒球不只看動作，也看得懂身體真正的狀態。