步態(tài)是步行時(shí)的姿態(tài),正常步態(tài)是人體協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)的結(jié)果。疾病、遺傳、意外傷害等因素可能導(dǎo)致步態(tài)改變,造成步態(tài)異常。分析、識(shí)別和評(píng)價(jià)異常步態(tài)在臨床診斷和康復(fù)中有重要的價(jià)值。傳統(tǒng)臨床醫(yī)學(xué)上異常步態(tài)的分析評(píng)估多采用價(jià)格昂貴的專業(yè)設(shè)備而難以在日常生活中得到應(yīng)用。隨著基于智能手機(jī)的步態(tài)識(shí)別技術(shù)發(fā)展,人體異常步態(tài)的識(shí)別和分析有了更為經(jīng)濟(jì)便利的測(cè)量手段,但隨之出現(xiàn)的問(wèn)題亟待研究。本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),利用智能手機(jī)采集人體正常和異常步態(tài)數(shù)據(jù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理后,分別進(jìn)行特征提取、分類識(shí)別和參數(shù)估計(jì)、量化分析,并建立異常步態(tài)的理論模型進(jìn)行驗(yàn)證對(duì)比,從而實(shí)現(xiàn)基于智能手機(jī)的異常步態(tài)定性識(shí)別和量化分析。全文主要工作內(nèi)容概括如下:1.基于智能手機(jī)中內(nèi)置的加速度和旋轉(zhuǎn)矢量傳感器,開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)Android系統(tǒng)下步態(tài)數(shù)據(jù)采集APP。針對(duì)數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的抖動(dòng)、手機(jī)朝向等問(wèn)題,利用四元數(shù)法將手機(jī)的相對(duì)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為地球的絕對(duì)坐標(biāo)系,同時(shí)運(yùn)用雙樹(shù)復(fù)小波算法進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。2.在步態(tài)領(lǐng)域缺乏參數(shù)估計(jì)和量化分析等定量分析的情況下,采用生物力學(xué)參數(shù):時(shí)間、空間及時(shí)-空參數(shù),進(jìn)行步態(tài)周期、步數(shù)、步長(zhǎng)及角度等研究;考慮到人體步態(tài)的周期性,構(gòu)建步... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-5時(shí)移情況對(duì)比

電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文加速度計(jì)的采樣頻率，我們假設(shè)用戶的最大階躍周期和規(guī)則階躍周期分別近M 和 M。因此第一個(gè)步態(tài)周期 的起始點(diǎn)可以通過(guò)找第一個(gè)周期M 的最大得到：1= arg max( ( )),1l r l l M (3在尋找第一個(gè)步態(tài)周期的結(jié)束點(diǎn)2 的時(shí)候，由于用戶走路的速度是未知的，我們可以擴(kuò)大查找范圍 d，2 1 1= arg max( ( )),l r l M d l M d(3因此1r ( )和2r ( )作為記錄連續(xù)加速度計(jì)數(shù)據(jù)的最大值，2 1L 連續(xù)的樣1 1 2R {r (l ), l }將作為識(shí)別其余步態(tài)周期的模板。1

第三章 人體異常步態(tài)參數(shù)估計(jì)研究測(cè)初始位置：開(kāi)始實(shí)際步態(tài)周期檢測(cè)之前需要決定步態(tài)模板的位置，最直觀的方法是據(jù)的起始位置開(kāi)始，但考慮到起始位置的數(shù)據(jù)誤差較大，本課題選擇從的中間開(kāi)始。測(cè)其余步態(tài)周期構(gòu)建好步態(tài)模板檢測(cè)的開(kāi)始和結(jié)束后，通過(guò)從上一階段檢測(cè)到的起始位前檢測(cè)步態(tài)周期，然后從上一段檢測(cè)到的結(jié)束位置來(lái)向后檢測(cè)步態(tài)周期現(xiàn)步態(tài)周期的循環(huán)序列。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的霧霾預(yù)測(cè)和分析[J]. 陳嘉昊,劉佳.  制造業(yè)自動(dòng)化. 2017(06)
[2]手機(jī)內(nèi)置加速度傳感器數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)轉(zhuǎn)換算法[J]. 趙宏,郭立淥.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(02)
[3]正常青年人三維步態(tài):時(shí)空及運(yùn)動(dòng)學(xué)和運(yùn)動(dòng)力學(xué)參數(shù)分析[J]. 黃萍,鐘慧敏,陳博,齊進(jìn),錢(qián)念東,鄧廉夫.  中國(guó)組織工程研究. 2015(24)
[4]膝骨性關(guān)節(jié)炎患者平地行走的下肢生物力學(xué)分析[J]. 陳菁華,王薌斌,林穎,鐘錦然,何堅(jiān).  按摩與康復(fù)醫(yī)學(xué). 2015 (10)
[5]步態(tài)分析在膝骨性關(guān)節(jié)炎中的應(yīng)用[J]. 李勇,龔利,朱清廣.  中醫(yī)學(xué)報(bào). 2013(04)
[6]基于尺度噪聲水平估計(jì)的雙樹(shù)復(fù)數(shù)小波變換圖像去噪方法[J]. 許慰玲,方若宇,閆敬文.  仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院學(xué)報(bào). 2011(01)
[7]統(tǒng)計(jì)學(xué)中四分位數(shù)的計(jì)算[J]. 張?jiān)迫A.  中國(guó)高新技術(shù)企業(yè). 2009(20)
[8]基于雙樹(shù)復(fù)數(shù)小波變換的掌紋特征提取[J]. 苑瑋琦,劉真,柯麗.  光電子.激光. 2009(04)
[9]數(shù)據(jù)挖掘中的新方法——支持向量機(jī)[J]. 羅娜.  軟件導(dǎo)刊. 2008(10)
[10]步行動(dòng)作的生物力學(xué)原理及其步態(tài)分析[J]. 錢(qián)競(jìng)光,宋雅偉,葉強(qiáng),李勇強(qiáng),唐瀟.  南京體育學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2006(04)

博士論文
[1]人體步態(tài)模型實(shí)驗(yàn)研究[D]. 趙凌燕.哈爾濱工程大學(xué) 2008
[2]基于步態(tài)分析的身份識(shí)別研究[D]. 蘇菡.哈爾濱工程大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于智能手機(jī)的人體步態(tài)識(shí)別及其應(yīng)用[D]. 侯東谷.電子科技大學(xué) 2018
[2]偏癱步態(tài)的動(dòng)力學(xué)模擬與仿真分析[D]. 束一銘.東南大學(xué) 2017
[3]基于MEMS傳感器的步態(tài)識(shí)別算法研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 范珊珊.南京郵電大學(xué) 2016
[4]基于智能手機(jī)的人體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分析[D]. 王馳.電子科技大學(xué) 2016
[5]基于手機(jī)的步態(tài)識(shí)別研究[D]. 潘秀芳.燕山大學(xué) 2016
[6]人體跑步過(guò)程中下肢運(yùn)動(dòng)模型及實(shí)驗(yàn)研究[D]. 李靜.哈爾濱工程大學(xué) 2016
[7]基于智能感知的城市環(huán)境車輛測(cè)速研究[D]. 韓皓夫.上海交通大學(xué) 2014
[8]基于軌跡還原的智能手機(jī)室內(nèi)定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉悅韡.西安電子科技大學(xué) 2014
[9]基于微慣性傳感器的姿態(tài)算法研究[D]. 丁君.上海交通大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3100118