研究目的:利用非负矩阵分解从自行车骑行的肌电数据中提取出肌肉协同,对比青年人和老年人在不同条件骑行时下肢肌肉协同模式,评估年龄、任务强度对自行车骑行时神经肌肉运动控制策略的影响,进而探究衰老对肌肉协同的影响,为老年人健康骑行提供科学依据。研究方法:选取具有自行车骑行经验的普通健康青年人和老年人各16名,在功率自行车上以随机的顺序分别在两种不同的输出功率下（60W、100W）,以三种不同的踏频（40rpm、60rpm、90rpm）,共6种条件下进行骑行。采用Vicon三维红外运动捕捉系统和Delsys无线表面肌电采集系统同步采集受试者进入稳定骑行状态后连续30s的下肢肌电和运动学数据。所选取的肌肉包括股直肌、股内侧肌、股外侧肌、股二头肌、半腱肌、胫骨前肌、腓肠肌内侧头、腓肠肌外侧头、比目鱼肌及臀大肌,共计十块肌肉。对原始肌电数据进行预处理,采用非负矩阵分解法对经过预处理的肌电数据进行矩阵分解。研究结果:（1）肌肉协同个数确定为3时,可以重建每个受试者在骑行过程中所有被分析肌肉的肌电信号（变异度VAF>85%）。（2）对于固定数量肌肉协同所对应的变异度VAF值,青年组显著大于老年组,并且对于各组受试者以60W的负荷骑行时的VAF值显著大于以100W的负荷骑行,以40rpm踏频骑行时的VAF值显著小于以60rpm、90rpm的踏频骑行。（3）在各种骑行条件下提取的肌肉协同结构和激活系数都具有较高的相似性,且肌肉协同结构的相似性要大于相对应的激活系数的相似性,青年组协同结构和激活系数的相似性要大于老年组。（4）在相同骑行条件下,与青年组相比,老年组肌肉协同的肌肉贡献度、激活强度以及激活时长占比等时空参数均显著减小。研究结论:（1）青年人和老年人在各种骑行条件下均可提取出3个肌肉协同,并且在蹬踏周期的各阶段发挥着明确的作用。（2）仅通过分析提取的协同效应数目不能发现运动控制变化的细微差异,而固定数量肌肉协同对应的变异度VAF值可以作为对运动控制变化的灵敏指标。（3）在骑行过程中提取出来的肌肉协同效应在不同骑行条件间和不同受试者间都具有较高的相似性,在不同骑行条件下,青年人和老年人都使用了相似的骑行控制策略,可以通过对激活强度和时间做出适应性调整以应对骑行条件的变化。（4）衰老因素会对肌肉协同造成一定的影响,与青年人相比,老年人在骑行过程中提取出的肌肉协同中大腿前侧的股直肌和大腿后侧的半腱肌的权重下降,在控制膝关节稳定性上要弱于青年人,建议老年人在日常骑行中需要加强这两部分肌肉的锻炼。