Cilj istraživanja: Istraživanje ponašanja električnog polja paralumbalne muskulature aktivirane vibracijama cijeloga tijela kao pokazateljem umaranja provedeno je na Medicinskom fakultetu Osijek na zdravim ispitanicima, pri čemu je utreniranost njihove paralumbalne muskulature procijenjena anamnestički ljestvicom od 5 stupnjeva. Ispitanici: Uključena su 44 zdrava ispitanika (14 žena i 30 muškaraca od kojih je 20 bilo u dobi do 24 godine). Metode: Električna aktivnost snimana je uređajem Biopac Student Lab. u rezoluciji 1000 uzorkovanja u sekundi, i uporabom tri para elektroda postavljenih duž osi faznog prostora tijekom 200 sekundi. Iz prikupljenih podataka izostavljeni su dijelovi koji odgovaraju QRS kompleksu EKG-a i rekonstruirani sljedovi pet različitih načina mjerenja električne aktivnosti pri čemu su za prva tri izdvojeni zapisi za svaku os. Za os X lijevo i desno, za os Y gore i dolje te za os Z naprijed i nazad, a izračunata su i dva vektora. Temporalni vektor pokazuje put u milivoltima između dva sukcesivna mjerenja, a centrifugalni vektor odražava udaljenost točke mjerenja od aritmetičkog središta oblaka podataka. Iz tako dobivenih vremenskih serija računata je fraktalna dimenzija R/S algoritmom i wavelet transformacijom. Rezultati: Od rezultata izračunom fraktalne dimenzije zapisa R/S algoritmom izdvaja se kretanje električnog polja duž osi Y (gore ‒ dolje) u prvoj i drugoj četvrtini mjerenja (p = 0,02, odnosno p = 0,03). Vrijednosti fraktalne dimenzije po R/S algoritmu u žena su bile veće. Jednaka analiza vrijednosti fraktalne dimenzije izračunate wavelet transformacijom (po četvrtinama, p < 0,001 do p = 0,007) pokazala je veće vrijednosti fraktalne dimenzije u muškaraca, obrnuto u odnosu na razdiobu vrijednosti po R/S algoritmu. U drugoj fazi analize traženo je postojanje EM klastera po sličnosti promjene fraktalne dimenzije tijekom izlaganja vibracijama. U kretanju električnog polja po osi Y (gore ‒ dolje), detektirana su tri klastera koji se nisu međusobno razlikovali po spolu, no umjereno su bile značajne razlike po dobi (p = 0,03). Nađena je značajna razlika po stupnju utreniranosti (p = 0,01) i vrlo značajne razlike u fraktalnim vrijednostima tijekom faze izlaganja vibracijama (p < 0,001). Zaključci: Navedeno upućuje da podaci o kretanju položaja mjerenja duž osi Y (gore ‒ dolje) u sebi sadrže bitne informacije o načinu umaranja muskulature koje nisu ovisne o spolu, međutim ovisne su i o dobi i o stupnju utreniranosti. Pri tome postoji klaster najveće utreniranosti koji pokazuje i najniže vrijednosti fraktalne dimenzije dok ostala dva klastera pokazuju više vrijednosti proporcionalno tome koliko opada udio utreniranih ispitanika. Jednaka analiza primjenom EM klastera kod podataka dobivenih wavelet transformacijom pokazala je da detektirani klasteri nemaju nikakvu bitnu vezu ni sa spolom, ni s dobi, ni s utreniranošću ispitanika pa ne sadrže informaciju o načinu kako su se ispitanici umarali. Aim: The study of the behavior of the electromagnetic field of the paralumbar musculature activated by the whole body vibration as an indicator of fatigue was performed at the Faculty of Medicine in Osijek on healthy subjects, where the training factor of their paralumbal musculature could be estimated by the anamnestic scale of five degrees. Subjects: The study included 44 healthy subjects (14 women and 30 men, 20 of whom were aged up to 24 years old). Methods: The electric activity was recorded by the Biopac Student Lab. at a resolution of one thousand increments per second, using three pairs of electrodes set along the axis of the phase spacing for 200 seconds. The parts corresponding to the QRS complex of the ECG and the reconstructed sequences of five different ways of measuring electrical activity were left out of the collected data, with the first three having separate records for each axis. Left and right for X axis, up and down for Y axis and forward and backward for Z axis, as well as the two calculated vectors. The temporal vector shows the path between the two successive measurements in millivolts and the centrifugal vector reflects the distance of the measurement point from the arithmetic center of the data cloud. The wavelet transformation and the R/S algorithm were used to determine the fractal dimension from the obtained time series. Results: The results obtained by calculating the fractal dimension using the R/S algorithm showed the movement of the electric field along the Y axis (up and down) in the first and the second quarter of the measurement (p = 0.02 respectively p = 0.03). The values of fractal dimensions according to the R/S algorithm were higher in women. The same fractal dimension analysis calculated by the wavelet transformation (by quarters, p < 0.001 to p = 0.007) showed higher values of fractal dimensions in men, which contrasted the distribution of values according to the R/S algorithm. In the second phase of the analysis the existence of an EM cluster was sought according to the similarity of the fractal dimension change during the exposure to vibrations. During the movement of the electric field on the Y axis (up and down), three clusters which did not differ in relation to gender, but had some moderately significant differences in age, were detected (p = 0.03). Significant differences were also found in the training factor (p = 0.01) and in the fractal values during the vibration exposure phase (p < 0.001). Conclusions: This indicates that the data on the movement of the measurement position along the Y axis (up and down) contain essential information on musculature fatigue, however, depending on both the age and the training factor. There is also a cluster of the highest training factor that showed the lowest values of the fractal dimension, while the other two clusters exhibited higher values according to the decrease of the share of surveyed subjects. The same analysis using the EM cluster for data obtained by the wavelet transformation showed that the detected clusters did not have any significant relation to either gender or age, nor the training of the subjects, and thus did not contain information on how the subjects developed the fatigue.