基于步态数据的机器人鲁棒自适应PD控制 被引量：9

1

作者 王瑷珲 胡宁宁 +2 位作者 喻俊 卢俊兰 葛祎霏 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第9期1738-1746,共9页

针对因脑卒中等中枢神经系统疾病而导致运动障碍的患者,在康复训练初期,应用下肢康复机器人提供被动康复训练过程中的控制问题,提出了一种基于健康人体步态数据的下肢外骨骼机器人的鲁棒自适应PD控制。在误差扰动有界的情况下,设计鲁棒... 针对因脑卒中等中枢神经系统疾病而导致运动障碍的患者,在康复训练初期,应用下肢康复机器人提供被动康复训练过程中的控制问题,提出了一种基于健康人体步态数据的下肢外骨骼机器人的鲁棒自适应PD控制。在误差扰动有界的情况下,设计鲁棒自适应PD控制策略,不仅能够使下肢外骨骼机器人快速跟踪通过动作捕捉系统获得的人体步态轨迹,并且能够避免初始输出力矩过大。通过MATLAB仿真验证了在保证全局稳定的情况下,所提方法具有良好的跟踪性能和抗干扰能力。最后,通过角度相似度函数客观评价在所提控制方法下人体运动的舒适性。 展开更多

关键词 下肢外骨骼机器人 鲁棒自适应PD 动作捕捉系统 步态数据 轨迹跟踪

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基于多特征融合的早期帕金森病步态特征识别方法

2

作者 李一宽 《自动化与信息工程》 2024年第1期55-60,共6页

帕金森病是一种常见的神经退行性疾病,目前尚无可治愈的手段,只有通过药物治疗来缓解发病周期。因此,针对早期帕金森病的研究具有重要意义。针对早期帕金森病步态数据较少、识别准确率较低的问题,提出一种基于多特征融合的早期帕金森病... 帕金森病是一种常见的神经退行性疾病,目前尚无可治愈的手段,只有通过药物治疗来缓解发病周期。因此,针对早期帕金森病的研究具有重要意义。针对早期帕金森病步态数据较少、识别准确率较低的问题,提出一种基于多特征融合的早期帕金森病步态特征识别方法。该方法对比传统的单一特征识别方法,识别准确率更高,可为早期帕金森病临床诊断提供一种辅助手段。 展开更多

关键词 早期帕金森病 步态数据 特征融合 分类识别

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基于改进SSA优化PID的下肢康复机器人控制

3

作者 张稚荷 周凯红 朱梦岩 《现代电子技术》 北大核心 2024年第13期153-159,共7页

针对下肢康复机器人训练过程中步态跟踪误差大的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化PID的控制策略。首先,利用拉格朗日方程对下肢机器人进行动力学分析,得到动力学模型;然后,通过引入Kent映射混沌初始化种群、Tent混沌扰动和柯西... 针对下肢康复机器人训练过程中步态跟踪误差大的问题,提出一种改进麻雀搜索算法(ISSA)优化PID的控制策略。首先,利用拉格朗日方程对下肢机器人进行动力学分析,得到动力学模型;然后,通过引入Kent映射混沌初始化种群、Tent混沌扰动和柯西变异扰动,以及改变探索者-跟随者比例系数和探索者位置更新公式等方面对麻雀搜索算法进行改进,通过8种测试函数证实了算法改进的有效性;最后,在Matlab/Simulink中建立下肢机器人PID控制器和ISSA-PID控制器系统的仿真模型,以正常人体步态数据进行拟合得到的函数曲线作为系统实际输入进行跟踪实验。结果表明:相比于传统PID控制,ISSA-PID控制髋关节和膝关节的误差分别降低了63.3%和72.5%,实现了精准的步态跟踪,验证了该控制策略的有效性。 展开更多

关键词 下肢康复机器人 麻雀搜索算法 优化算法 测试函数 步态数据 PID控制 MATLAB/SIMULINK

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隐私友好的步态数据采集与情绪识别方法 被引量：2

4

作者 肖虹 唐健凯 +1 位作者 丘雨涵 付心仪 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期203-212,共10页

针对智能家居环境下隐私友好的步态数据,提出一种数据采集与情绪识别方法,通过电容传感器地板采集用户行走数据,形成家居环境下的用户步态数据集;根据采集的数据集提取18维步态特征进行用户情绪识别实验;在GRU_FCN模型基础上,对卷积层... 针对智能家居环境下隐私友好的步态数据,提出一种数据采集与情绪识别方法,通过电容传感器地板采集用户行走数据,形成家居环境下的用户步态数据集;根据采集的数据集提取18维步态特征进行用户情绪识别实验;在GRU_FCN模型基础上,对卷积层和输出层进行修改优化,并提出GRU_FCNPlus模型;对比7种常用模型算法,研究结果表明,GRU_FCNPlus模型在4分类情绪识别任务中准确率比现有方法提高约5%.该方法可采集分析用户的情绪状态、身体状况、行为习惯等,在智能家居环境下的智能感知、人屋交互、用户体验等方面均有非常广阔的应用前景. 展开更多

关键词 家居环境 步态数据 电容地板 情绪识别

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基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法

5

作者 杨萌 《吉首大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第4期26-31,共6页

针对物联网终端身份识别过程易受干扰的问题,设计了基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法.通过物联网终端内置的加速度传感器收集不同步态的加速度数据,并采用平滑与分窗处理进行预处理.利用步态数据融合模型分析用户在... 针对物联网终端身份识别过程易受干扰的问题,设计了基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法.通过物联网终端内置的加速度传感器收集不同步态的加速度数据,并采用平滑与分窗处理进行预处理.利用步态数据融合模型分析用户在不同行为位置组合下的数据,再利用随机森林模型预测物联网终端的位置与用户行为.将行为与位置数据融合,得到步态融合数据,再将融合数据输入至构建的一维卷积神经网络模型中,经过迭代训练后输出用户的身份识别结果.实验结果显示,基于一维卷积神经网络的物联网终端非干扰身份识别方法在合适的模型参数条件下能够准确识别物联网终端用户身份. 展开更多

关键词 卷积神经网络 物联网终端 非干扰 身份识别 步态数据 行为位置组合

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防跌倒步态平衡训练机器人发展现状 被引量：4

6

作者 陈殿生 申振阳 尹虎 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第12期75-86,共12页

目的 介绍国内外防跌倒步态平衡训练机器人研究的主要进展,为防跌倒步态平衡训练机器人等医工结合领域的研究提供可借鉴的思路。方法 主要从4个方面总结了下肢辅助康复机器人研究的最新进展,具体包括机器人构型,机构控制策略和算法,步... 目的 介绍国内外防跌倒步态平衡训练机器人研究的主要进展,为防跌倒步态平衡训练机器人等医工结合领域的研究提供可借鉴的思路。方法 主要从4个方面总结了下肢辅助康复机器人研究的最新进展,具体包括机器人构型,机构控制策略和算法,步态数据采集方法和步态数据分析方法。结论 在国内外对步态平衡训练机器人的研究中,机器人的市场定位细分是当前学界面临的挑战。各主流解决方案侧重点都不相同,针对用户细分的方法也不一样。由于主要的目标人群老年人群体用户差异性强,因此用户的个性化训练需求较高,未来需要进一步细化步态平衡训练机器人的定位,满足不同情况下不同用户在不同阶段的个性化训练需求,有望提升步态平衡训练机器人的整体水平。 展开更多

关键词 步态平衡训练 步态数据 康复机器人 平衡能力评估

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基于步态数据的下肢康复机器人控制设计 被引量：4

7

作者 王瑷珲 葛祎霏 +3 位作者 胡宁宁 但永平 喻俊 卢俊兰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第11期2266-2272,共7页

为了使下肢康复机器人的辅助康复训练更加符合人体运动特性,为下肢运动功能障碍的患者提供更加安全、有效的康复训练,提出一种基于人体步态数据和径向基函数(RBF)神经网络的下肢康复机器人控制策略。首先,以三维动作捕捉系统获取的健康... 为了使下肢康复机器人的辅助康复训练更加符合人体运动特性,为下肢运动功能障碍的患者提供更加安全、有效的康复训练,提出一种基于人体步态数据和径向基函数(RBF)神经网络的下肢康复机器人控制策略。首先,以三维动作捕捉系统获取的健康人体步态数据为系统的期望输入;其次,通过RBF神经网络自适应控制器产生驱动机器人关节运动的力矩,使机器人的运动轨迹跟踪期望轨迹;然后,采用基于前馈控制的校正模型对机器人的输入力矩进行补偿校正,达到实时校正的目的,从而实现更好的跟踪效果;最后,通过基于实验数据的仿真结果,验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 步态数据 RBF神经网络 下肢康复机器人 三维动作捕捉系统 前馈控制

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基于加速度计的步态数据无线采集系统设计 被引量：3

8

作者 刘燕 李月香 《单片机与嵌入式系统应用》 2009年第5期43-45,共3页

为了便于获取步态数据,采用μPD78F0547微控制器、LIS3LV02DQ微加速度计、nRF2401无线收发芯片等主要器件,设计了步态加速度信号无线采集装置。将该装置的一端固定于人体腰或腿等部位,按设定的采样率连续输出运动时的三维加速度数据;另... 为了便于获取步态数据,采用μPD78F0547微控制器、LIS3LV02DQ微加速度计、nRF2401无线收发芯片等主要器件,设计了步态加速度信号无线采集装置。将该装置的一端固定于人体腰或腿等部位,按设定的采样率连续输出运动时的三维加速度数据;另一端接收数据并通过串行接口实时地传送到计算机中,从而实现大量步态数据的采集和存储。 展开更多

关键词 加速度计 步态数据 无线采集 μPD78F0547 LIS3LV02DQ

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基于步态数据和SVM的青少年足部疾病分类研究

9

作者 居烨 巫舒 +2 位作者 赵芳薇 张歆易 巩萍 《中文科技期刊数据库（文摘版）医药卫生》 2022年第12期91-93,共3页

探讨步态数据中不同关节角度变化参数在鉴别青少年足部疾病分类中的应用价值。方法 首先,利用Vicon运动捕捉系统采集了149例患有内八字、足内翻、足外翻三种不同足部疾病的青少年步态数据以及正常对照组40例的步态数据;接着,通过Visual... 探讨步态数据中不同关节角度变化参数在鉴别青少年足部疾病分类中的应用价值。方法 首先,利用Vicon运动捕捉系统采集了149例患有内八字、足内翻、足外翻三种不同足部疾病的青少年步态数据以及正常对照组40例的步态数据;接着,通过Visual 3D软件进行步态关节角度变化参数的特征提取。按8: 2的比例随机将数据集分为训练集和测试集,利用支持向量机(SVM)分类器进行模型构建与测试;最后利用分类精确对测试结果进行评价。结果 基于踝关节y方向预测的内八字、足内翻、足外翻的精度最高,分别为91.27%,95.76%,93.08%。结论 基于步态数据中各关节角度变化参数和SVM分类器可较好的预测三种不同类型的青年少足部疾病,为青少年足部疾病的诊断提供依据,具有较好的临床意义。 展开更多

关键词 足部疾病 步态数据 支持向量机 分类

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人体步态识别方法与技术 被引量：10

10

作者 李贻斌 郭佳旻 张勤 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期1-18,共18页

针对人体步态识别,从步态数据采集仪器、常见步态数据集、步态参数提取和步态识别方法4个方面分别展开综述。首先,介绍常用的步态数据采集仪器的优缺点、可靠性和应用场景;其次,从建立机构、样本容量、采样率、环境、仪器和变量6个方面... 针对人体步态识别,从步态数据采集仪器、常见步态数据集、步态参数提取和步态识别方法4个方面分别展开综述。首先,介绍常用的步态数据采集仪器的优缺点、可靠性和应用场景;其次,从建立机构、样本容量、采样率、环境、仪器和变量6个方面对常用的步态数据集进行对比分析;然后,将现有步态参数提取方法分为基于模型的方法和基于非模型的方法进行详细阐述,进而在步态识别算法方面分别从支持向量机、自编码器和卷积神经网络三方面进行介绍,并对上述方法从身份识别和异常步态辨识两个应用方向分别展开对比;最后,结合实际应用指出当前研究存在的不足和未来的发展方向。 展开更多

关键词 人工智能 步态数据采集 步态数据集 步态参数提取 步态识别

原文传递

人体步态分析与负重外骨骼机器人的动力学仿真 被引量：10

11

作者 陈梁军 孔令成 +2 位作者 王玉成 曹志刚 朱红生 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第27期45-49,共5页

分析和识别穿戴者的步态信息,指导负重外骨骼机器人的机械结构设计,使其能够和穿戴者协调同步行走。设计仿人体下肢生物平台,利用传感器系统实时反馈人的步态数据,设计与建立步态数据库,在ADAMS中建立三维离线式仿真系统,结合步态的运... 分析和识别穿戴者的步态信息,指导负重外骨骼机器人的机械结构设计,使其能够和穿戴者协调同步行走。设计仿人体下肢生物平台,利用传感器系统实时反馈人的步态数据,设计与建立步态数据库,在ADAMS中建立三维离线式仿真系统,结合步态的运动学数据,进行动力学分析,为机械结构的设计和驱动单元的选型提供了理论依据和数据支持。通过负重外骨骼机器人的穿戴测试,表明机械结构设计合理,可以真实反映关节转矩的变化。 展开更多

关键词 负重外骨骼机器人 步态数据库 步态分析与规划 动力学仿真 关节转矩

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人体步态数据测量系统的设计与实现 被引量：7

12

作者 姚健 张乾勇 《电子测量技术》 2017年第8期184-188,共5页

下肢外骨骼机器人和下肢康复机器人是当前的研究热点,人体运动的步态数据对其完成步态识别与控制有重要意义。为了获取人体行走过程中的步态信息,本文设计并实现了一套测量足底压力与关节角度数据的数据采集系统。该系统包含微处理器、... 下肢外骨骼机器人和下肢康复机器人是当前的研究热点,人体运动的步态数据对其完成步态识别与控制有重要意义。为了获取人体行走过程中的步态信息,本文设计并实现了一套测量足底压力与关节角度数据的数据采集系统。该系统包含微处理器、足底压力传感器、角度传感器、信号调理模块以及数据存储模块,能实现步态数据的自动解算、采集和存储。利用该系统成功采集了不同实验对象在不同速率下足底压力数据和关节的角度数据,结果显示出一定的步态特性,为进一步的步态分析与识别提供参考。 展开更多

关键词 下肢外骨骼 步态数据采集系统 步态分析与识别

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基于深度卷积限制玻尔兹曼机的步态识别 被引量：5

13

作者 周兰 于重重 +1 位作者 陈秀新 王鑫 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期244-248,共5页

传统的步态识别方法难以得到有效的步态特征,而深度学习方法可以通过学习自动获得特征,然而现有的深度学习模型用于步态识别时存在一些问题。深度卷积神经网络训练速度快,但训练精度较低;深度置信网络模型精度较高,但模型收敛速度较慢... 传统的步态识别方法难以得到有效的步态特征,而深度学习方法可以通过学习自动获得特征,然而现有的深度学习模型用于步态识别时存在一些问题。深度卷积神经网络训练速度快,但训练精度较低;深度置信网络模型精度较高,但模型收敛速度较慢。针对这两种模型的特点,提出一种两者平衡的算法模型,即深度卷积限制玻尔兹曼机。将卷积神经网络中权值共享、提取图像局部特征等方面的优势融入深度玻尔兹曼机模型中,提高训练精度,减少参数数量。所提算法在CASIA步态数据库上的实验结果验证了该算法在步态识别问题上的有效性和可行性。 展开更多

关键词 步态识别 深度卷积限制玻尔兹曼机 深度卷积神经网络 限制玻尔兹曼机 CASIA步态数据库

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用小波熵评价人体步态变化 被引量：3

14

作者 吴建宁 伍滨 王珏 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期437-442,共6页

目的将小波熵应用于步态数据量化分析,探寻新的评价人体步态功能变化的特征参数。方法运用Bertec三维测力系统,采集10名青年被试者和10名老年被试者的足-地反作用力步态数据,采用离散正交小波变换分解被试组步态数据,定义相对小波能量... 目的将小波熵应用于步态数据量化分析,探寻新的评价人体步态功能变化的特征参数。方法运用Bertec三维测力系统,采集10名青年被试者和10名老年被试者的足-地反作用力步态数据,采用离散正交小波变换分解被试组步态数据,定义相对小波能量和小波熵,用t-检验法分别检验基于两个被试组步态数据的相对小波能量及小波熵的差异,来评价人体步态功能变化。结果基于两个被试组步态数据的相对小波能量差异显著;基于老年被试组步态数据的小波熵值明显低于基于青年被试组步态数据的小波熵值,显著性水平值P<0.05,基于两个被试组步态数据的小波熵具有显著差异。结论相对小波能量可提供步态数据中与人体步态功能内在变化相关的细节信息,小波熵能够表征人体步态内在动态变化程度,有望成为临床上可有效评估人体步态功能变化的特征参数。 展开更多

关键词 步态分析 小波熵 步态特征 力学步态数据 老年人

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可穿戴传感步态模式深度学习融合判别模型 被引量：3

15

作者 谈巧玲 吴建宁 《计算机系统应用》 2021年第5期282-289,共8页

为有效提高鉴别可穿戴传感数据步态模式的准确度,本文提出一种将卷积神经网络和长短时记忆神经网络相融合的深度学习步态模式判别新模型,该模型充分利用卷积神经网络所具获取最具数据局部空间特征和长短时记忆神经网络模型所具获取数据... 为有效提高鉴别可穿戴传感数据步态模式的准确度,本文提出一种将卷积神经网络和长短时记忆神经网络相融合的深度学习步态模式判别新模型,该模型充分利用卷积神经网络所具获取最具数据局部空间特征和长短时记忆神经网络模型所具获取数据内在特征时间相关性优异特性,有效挖掘隐含于高维性、非线性、随机性可穿戴传感时序步态数据与步态模式变化密切相关的时-空步态特征,提高步态模式分类性能.采用美国加州大学UCI数据库HAR数据集评价本文所提模型的有效性,实验结果表明,本文所提模型可有效获取内嵌于可穿戴传感步态数据的时-空步态特征,分类准确率可达91.45%、精确率可达91.54%以及召回率可达91.53%,分类性能显著优于传统机器学习模型,为准确鉴别可穿戴传感数据步态模式提供一个新的解决方案. 展开更多

关键词 可穿戴传感步态数据 深度学习 步态模式识别

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时间序列涨落长程关联的理论研究 被引量：1

16

作者 赵芳翠 杨会杰 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第1期71-73,共3页

作为实例 ,采用阶乘矩研究步态涨落问题 .研究发现阶乘矩能有效地揭示步态时间序列中不同的动力学过程行为特点 。

关键词 阶乘矩 步态涨落 动力学涨落 时间序列涨落长程关联 诊断指标 心率/步态数据

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基于GAN的多维时间序列人体步态数据增强

17

作者 李志康 廖伍代 +2 位作者 汪鑫 王燕 王双红 《赣南师范大学学报》 2021年第6期62-67,共6页

典型的外骨骼机器人控制策略通常需要大量的人体步态数据来计算控制器的参考输入;步态预测或分类任务也需要大量的步态数据用于模型训练.数据增强技术可以合成与真实数据分布相似又保持原始数据动态特性的人工数据,从而降低人工收集步... 典型的外骨骼机器人控制策略通常需要大量的人体步态数据来计算控制器的参考输入;步态预测或分类任务也需要大量的步态数据用于模型训练.数据增强技术可以合成与真实数据分布相似又保持原始数据动态特性的人工数据,从而降低人工收集步态数据的成本,有助于提高控制器的精度或模型的泛化能力.本研究以健康受试者在光学运动捕捉平台采集的原始步态数据为基础,通过建立多维和一维生成对抗网络模型学习真实数据的潜在分布从而生成相似分布的合成数据以达到一倍至数十倍增强真实数据的效果.对增强后的数据采用T-SNE可视化、JS散度和MAE度量两种数据的相似度,相比于一维时间序列GAN模型,多维时间序列GAN模型无论是从数据分布相似还是统计相似上精度都更高. 展开更多

关键词 生成对抗网络 多维步态数据 增强 下肢外骨骼机器人

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基于骨架信息的异常步态识别方法 被引量：10

18

作者 田皓宇 马昕 李贻斌 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期725-737,共13页

利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉,代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法4个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先,总... 利用低成本的Kinect相机可以实现人体姿态捕捉,代替价格昂贵的光学动作捕捉系统进行异常步态分析。本文从病理性异常步态特征、步态数据集、Kinect相机可靠性和异常步态识别方法4个方面分别对异常步态分析的发展现状展开综述。首先,总结了常见的异常步态的病理性特点,介绍了步态分析中常用的步态特征和步态事件;然后,介绍了基于Kinect相机采集的异常步态骨架数据集和可穿戴设备、压力传感器采集的异常步态数据集;广泛调查了验证Kinect用于步态分析可靠性的相关实验研究,讨论了Kinect相机及骨架数据用于步态分析的可行性;最后,分别从异常步态特征提取和异常步态分类器两个方面介绍了这一领域的发展现状,结合实际应用指出当前研究存在的不足和发展方向。 展开更多

关键词 人工智能 病理性异常步态 异常步态骨架数据集 Kinect相机 异常步态识别

原文传递

面向通用模型的高可用性步态周期分析方法 被引量：4

19

作者 门慧超 王波涛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期700-717,共18页

步态数据分析是模式识别、数据挖掘与智能数据分析领域中的一个重要研究方向.对步态数据进行分析并求解步态周期段,是该领域的一个核心课题,其中,以波峰波谷识别、步态模板匹配、利用信号处理基本方法为主.这些方法尽管已取得了一定条... 步态数据分析是模式识别、数据挖掘与智能数据分析领域中的一个重要研究方向.对步态数据进行分析并求解步态周期段,是该领域的一个核心课题,其中,以波峰波谷识别、步态模板匹配、利用信号处理基本方法为主.这些方法尽管已取得了一定条件下的应用,但大多需要预知步态数目、步态模板数据等基本信息,其可用性受限.针对这一问题,提出一种结合了波峰波谷检测与阈值空间的高可用性步态周期分析方法,通过自动求解预估值并构建自适应区间,根据通用步态模型对缺乏上述信息的未知步态数据进行切分与分析,能够更便利准确地求解步态周期数据.同时也提出了一种过滤不相关数据的方法,用于过滤测试数据头尾的部分不相关数据.该方法与朴素快速傅里叶方法和本领域3类最新典型方法进行了对比,实验结果显示:在所有样本中,该方法的步态周期段求解准确度最高,使步态数据的分析与处理更贴合实际情况. 展开更多

关键词 步态周期数据 步态分析 智能数据分析 模式识别 数据挖掘

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