3.2 时频分布
正如上所述，动力性收缩和等长收缩的主要差别是在动力性收缩时关节角度与肌肉长度发生变化，这使得肌纤维相对于记录电极位置发生了移动。因此，这种相对位置的移动增加了信号的非线性。因此基于傅立叶转换的参数并不适合研究肌肉疲劳。为了解决动力性收缩过程中sEMG信号的非线性问题，建议使用时频技术。
在一个系列研究中，Bonatot和Coworkers（1996, 2001a、b）检验了分析sEMG信号不同Cohen分类分布。Cohen分类分布是一系列时频信号分析技术。
很多作者认为Choi-Williams分布是最适合分析动力性收缩过程中sEMG信号。Karlsson等（2000）也比较了不同时频分布，这些时频分布包括短时傅立叶转换、维格纳分布、Choi-Williams分布以及连续小波转换。这些作者认为连续小波转换具有最好的精确度，并且认为，与其他时频分布法相比，连续小波转换对于分析动力性收缩过程中sEMG信号具有更高的精确度。