本文關鍵詞：基于多源信息的步態(tài)識別算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《河北工業(yè)大學》 2015年

基于多源信息的步態(tài)識別算法研究

劉磊  

【摘要】：步態(tài)是指人行走的方式和風格。由于生理特點和行走習慣的差異,不同的人有不同的步態(tài)。步態(tài)識別技術在智能假肢、臨床醫(yī)學、康復治療、運動分析等眾多領域得到很好的應用,成為第二代生物特征識別技術的代表,它促進了模式識別、信號處理等領域的發(fā)展,具有重要的科學研究意義。步態(tài)識別的關鍵是尋找合適的步態(tài)特征及分類方法,為了提高步態(tài)識別的準確性,本文在研究步態(tài)識別算法基礎上提出基于多源信息融合的步態(tài)識別算法,從多源信號的選擇、預處理、特征提取、特征值融合、基于多源信息的步態(tài)識別等多個方面進行了理論探索和實踐。主要研究內容如下:1.本文在分析了步態(tài)識別信息源特點基礎上,選取5種步態(tài)(平地行走、上樓、下樓、上坡、下坡)的髖關節(jié)角度、加速度信號、下肢表面肌電信號和足底壓力信號作為步態(tài)識別信息源,然后搭建了多源信息采集系統(tǒng),分析了行走速度對步態(tài)參數(shù)、髖關節(jié)的角度的影響以及行走速度對下肢肌群作用的影響,為了解人體運動規(guī)律提供數(shù)據(jù)支持。2.針對表面肌電信號的不穩(wěn)定性、隨機性,在采集的過程中常常會受到噪聲污染的特點,本文利用經(jīng)驗模態(tài)分解預處理后提取肌電信號時域、頻域特征。髖關節(jié)角度、加速度信號小波去噪和零校準后,為了更加準確的表征髖關節(jié)角度、加速度的不同特征信息,利用足底壓力信號分為支撐前期、支撐中期、支撐后期、擺動期4個細分模式,并采用不同方法對髖關節(jié)角度、加速度信號提取了細分模式下的特征值。3.為了避免過多的特征值增大算法的復雜度,利用核主成分分析(KPCA)在特征層上融合特征值,提出基于快速正交搜索(FOS)步態(tài)識別方法,該方法結合了KPCA的非線性融合能力和FOS的良好的分類能力,與主成分分析(PCA)和BP、PCA和FOS、KPCA和BP、PCA和支持向量機(SVM)、KPCA和SVM五種方法相比具有步態(tài)識別正確率高和分類時間較少的特點。4.本文分析了常用的分類器的優(yōu)缺點,選用相關向量機(RVM)對步態(tài)進行識別,提出了基于多核多分類相關向量機的步態(tài)識別方法,不同的核函數(shù)融合了髖關節(jié)角度特征、髖關節(jié)加速度特征、下肢表面肌電信號特征,并采用螢火蟲算法優(yōu)化多核核參數(shù),實驗結果表明該方法能夠較全面的描述步態(tài)特征,與單核RVM、BP、SVM、FOS相比,具有更高的識別率。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：河北工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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本文編號：222763