本文選題：靜態(tài)平衡 + 特征提取�。� 參考：《航天醫(yī)學與醫(yī)學工程》2017年05期

【摘要】：目的利用改進的多元多尺度熵特征對人體靜態(tài)平衡運動力學信號進行分析。方法在多元多尺度熵計算中,要對多元延遲向量的維數(shù)進行擴展,本文針對性地將單個變量的依次嵌入改成對所有變量同時嵌入。結果改進算法的多元多尺度熵特征應用于多種平衡模式的實驗中,處理速度更快,熵值在模式間的距離更大,模式內的散度更小,更易區(qū)分。結論本文算法提高了計算效率,改善了特征的可區(qū)分性,可以更好地分析人體的靜態(tài)平衡能力。
[Abstract]:Objective to analyze the dynamic signals of human static equilibrium motion by using the improved multi-scale entropy. Methods in the multivariate multi-scale entropy calculation, the dimension of multivariate delay vector is extended. In this paper, the sequence embedding of a single variable is changed into simultaneous embedding of all variables. Results the multi-scale and multi-scale entropy feature of the improved algorithm is applied to the experiments of multiple equilibrium models. The processing speed is faster, the entropy value is larger in the distance between the modes, and the divergence in the model is smaller and easier to distinguish. Conclusion the proposed algorithm improves the computational efficiency, improves the distinctiveness of the features, and can better analyze the static balance ability of the human body.
【作者單位】： 杭州電子科技大學智能控制與機器人研究所;
【基金】：國家自然科學基金(61671197)
【分類號】：R318.01;TP212.9

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本文編號：1904401