因此，学者们开始研究其他的技术去分析动力性收缩时sEMG的特征。这种新技术就是时频分析技术，时频技术可以研究sEMG信号一段时间内频率成分发生的变化。
已经有学者使用各种不同技术获取了肌肉疲劳时sEMG信号的参数特征。下面我们将总结一下通过不同技术获得与肌肉疲劳时相关的指标参数，而且将这些参数按照不同的方法进行了分组：①以sEMG信号的幅值分析为基础的参数；②频谱参数；③时频参数；④非线性参数。
2. 基于肌电幅值的分析
在幅值分析中最常用的两个参数是平均整流值（ARV）和均方根振幅（RMS）。
sEMG信号的幅值受激活运动单位的数目影响（Moritani et al., 1986），也受它们的发放率以及细胞内动作电位形状和传导速度的影响（Dimitrova和Dimitrov, 2002）。Dimitrova和Dimitrov（2002）认为，sEMG信号幅值受肌细胞动作电位长度的影响。他们使用模拟的方法发现肌细胞内的动作电位会影响sEMG信号的幅值，这个幅值主要依赖于记录位置与肌纤维的距离。当电极靠近活动的肌纤维时，探测到的sEMG信号幅值会降低，但是距离肌纤维较远时sEMG信号幅值几乎不变。而且Arabadzhiev等（2010）发现这种效应对sEMG信号幅值的影响要大于运动单位募集的数量和发放率带来的影响。
