下肢步態(tài)是神經(jīng)中樞系統(tǒng)、關(guān)節(jié)和肌肉聯(lián)合作用的結(jié)果。由于人類步態(tài)的周期連續(xù)性和多樣性,一個(gè)步態(tài)周期可以劃分成多個(gè)階段。步態(tài)模式的細(xì)分和識(shí)別技術(shù)在智能假肢控制、助殘康復(fù)等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。本文在研究步態(tài)模式細(xì)分和識(shí)別算法的基礎(chǔ)上,從多源步態(tài)信息選擇、信號(hào)預(yù)處理、步態(tài)事件確定以及多類特征提取的步態(tài)識(shí)別等多個(gè)方面進(jìn)行了研究。主要工作如下:（1）在分析下肢運(yùn)動(dòng)機(jī)理和步態(tài)模式特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,采集加速度信號(hào)、下肢表面肌電信號(hào)、三維運(yùn)動(dòng)捕捉信號(hào),完成了步態(tài)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的同步。（2）針對(duì)步態(tài)模式細(xì)分問(wèn)題,提出一種步態(tài)事件確定方法。基于加速度信號(hào)的綜合變化率實(shí)現(xiàn)步態(tài)的初步分段,通過(guò)加速度信號(hào)的二次頻域積分,求出腳跟和腳趾位移變化,在兩個(gè)基本步態(tài)事件的基礎(chǔ)上,改進(jìn)對(duì)傳感器的布局和分析方法,實(shí)現(xiàn)了四個(gè)步態(tài)事件劃分的同時(shí),并通過(guò)三維運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證。（3）針對(duì)肌電信號(hào)的噪聲種類和特點(diǎn),選擇小波閾值法、小波包閾值法以及小波模極大值法對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行消噪處理,引入信噪比和均方根誤差評(píng)價(jià)消噪性能,結(jié)果表明小波模極大值法的去噪效果最佳。（4）針對(duì)肌電信號(hào)的周期,非平穩(wěn)和混沌的特性,利用重疊窗口分析法,計(jì)算肌電信號(hào)的時(shí)域特... 

【文章來(lái)源】：杭州電子科技大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：99 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

步態(tài)運(yùn)動(dòng)方式直觀類比事實(shí)上，步態(tài)就是一種固有的下肢運(yùn)動(dòng)模式，包括運(yùn)動(dòng)的下肢姿態(tài)和足部動(dòng)

icon 三維運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)，同步采集下肢肌電信號(hào)、加速度信號(hào)以及三信號(hào)。實(shí)驗(yàn)采集示意圖及采集過(guò)程如下圖所示。行進(jìn)方向跑步機(jī)Z XYO攝像機(jī)信息測(cè)試場(chǎng)地MXControlMX Net肌電信號(hào)加速度信號(hào)圖 2.6 步態(tài)同步采集示意圖


本文編號(hào)：3363010