由統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以知道,到2025年,我國年齡為60歲及60歲以上的人口將突破3億人,到那時我國將面臨著非常嚴(yán)峻的老齡化問題。隨著人們年齡的增長,人的身體機能會逐漸下降,老年人容易因為身體機能下降而導(dǎo)致下肢不協(xié)調(diào),從而跌倒受傷。除此之外,因疾病、交通、工傷事故等原因造成的下肢病殘人數(shù)也在不斷上升。肢體損傷大大降低了這些人的生活質(zhì)量,并且給患者家庭和社會帶來一定的負(fù)擔(dān)。為了提高下肢行走障礙人群的身體機能,需要對他們進行一定的康復(fù)訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中,為了防止患者意外跌倒,我們需要對患者的訓(xùn)練步態(tài)進行實時檢測和記錄,獲取下肢的步態(tài)信息進行建模和預(yù)測。本文提出了一種新的步態(tài)檢測系統(tǒng),由康復(fù)訓(xùn)練平臺和Biometrics系列多軸關(guān)節(jié)角度數(shù)據(jù)采集儀器組成,通過角度測量儀來采集人體下肢的步態(tài)信息,然后通過數(shù)據(jù)記錄儀將采集的數(shù)據(jù)實時傳輸給PC端去顯示和保存。數(shù)據(jù)采集結(jié)束后,我們需要對步態(tài)序列建立時間序列模型來反映步態(tài)變化規(guī)律。研究發(fā)現(xiàn)人體無論以慢速,正常速度,快速行走時均存在著明顯的長期記憶性。然而,以往我們建立的時間序列模型大都為整數(shù)階短期記憶時間序列模型,在建模過程中往往因為過度差分導(dǎo)致很多有效信息丟... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景
    1.2 課題研究的意義
    1.3 國內(nèi)外研究動態(tài)
    1.4 課題研究的章節(jié)安排
第2章 步態(tài)檢測系統(tǒng)
    2.1 步態(tài)檢測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成
    2.2 康復(fù)訓(xùn)練平臺
    2.3 多軸關(guān)節(jié)角度分析系統(tǒng)
        2.3.1 角度測量儀
        2.3.2 數(shù)據(jù)記錄儀
    2.4 本章小結(jié)
第3章 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)理論基礎(chǔ)
    3.1 引言
    3.2 分?jǐn)?shù)階微積分的定義
    3.3 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的時域和頻域分析
        3.3.1 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的時域分析
        3.3.2 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的頻域分析
    3.4 分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的數(shù)學(xué)描述
        3.4.1 分?jǐn)?shù)階微分方程
        3.4.2 傳遞函數(shù)方程
        3.4.3 狀態(tài)空間方程
    3.5 本章小結(jié)
第4章 人體步態(tài)的建模與預(yù)測
    4.1 時間序列概念
    4.2 整數(shù)階時間序列模型
        4.2.1 平穩(wěn)時間序列
        4.2.2 非平穩(wěn)時間序列
    4.3 分?jǐn)?shù)階時間序列模型
    4.4 步態(tài)序列的建模步驟
        4.4.1 序列的長期相關(guān)性檢驗
        4.4.2 序列的平穩(wěn)性檢驗及平穩(wěn)化處理
        4.4.3 模型定階
        4.4.4 模型參數(shù)估計
        4.4.5 模型驗證
    4.5 步態(tài)序列建模
        4.5.1 序列的長期相關(guān)性檢驗
        4.5.2 序列的平穩(wěn)性檢驗及平穩(wěn)化處理
        4.5.3 模型定階
        4.5.4 模型參數(shù)估計
        4.5.5 模型殘差檢驗
    4.6 步態(tài)序列預(yù)測
        4.6.1 Kalman濾波器基本原理
        4.6.2 步態(tài)序列預(yù)測
    4.7 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]下肢康復(fù)訓(xùn)練機器人關(guān)鍵技術(shù)分析[J]. 李軍強,王娟,趙海文,劉今越.  機械設(shè)計與制造. 2013(09)
[2]肢體殘疾人康復(fù)需求調(diào)查[J]. 張金明,高秋菊,高宇辰.  中國康復(fù). 2010(02)
[3]基于步態(tài)加速度的步態(tài)分析研究[J]. 劉蓉,黃璐,李少偉,劉毅.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2009(06)
[4]一種人體步態(tài)軌跡測量方法[J]. 張立勛,王令軍,王鳳良,王克寬.  測控技術(shù). 2009(02)
[5]加速度傳感器MMA7260在步態(tài)特征提取中的應(yīng)用[J]. 侯向鋒,劉蓉,周兆豐.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2007(03)
[6]基于支持向量機的步態(tài)識別新方法[J]. 薛召軍,李佳,明東,萬柏坤.  天津大學(xué)學(xué)報. 2007(01)
[7]2006年第二次全國殘疾人抽樣調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報[J]. Leading Group of the Second China National Sample Survey on Disability, National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China.  中國康復(fù)理論與實踐. 2006(12)
[8]步態(tài)識別綜述[J]. 田光見,趙榮椿.  計算機應(yīng)用研究. 2005(05)
[9]基于步態(tài)的身份識別[J]. 王亮,胡衛(wèi)明,譚鐵牛.  計算機學(xué)報. 2003(03)
[10]基于卡爾曼濾波的高速道路行程時間動態(tài)預(yù)測[J]. 杭明升,楊曉光,彭國雄.  同濟大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2002(09)

博士論文
[1]基于步態(tài)特征的身份識別技術(shù)研究[D]. 柴艷妹.西北工業(yè)大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于全方向下肢康復(fù)訓(xùn)練機器人的步態(tài)檢測與分析[D]. 沈金虎.沈陽工業(yè)大學(xué) 2012
[2]基于運動加速度的步態(tài)識別研究[D]. 侯向鋒.華中師范大學(xué) 2007



本文編號：3182191