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一种行人步频计算系统及其方法【技术领域】[0001]本发明涉及到行人步态测量领域，特指一种行人步频计算系统及其方法。【背景技术】[0002]行人步频是基于行人的步态过程，通过各类传感器计算行人所完成的步态周期个数，进而计算得到的行人步行频率。
步骤3.1：根据步态周期的初始帧和结束帧，以及三维动作捕捉仪的数据记录频率，计算每个步长时间；步骤3.2：在各步态周期内，利用Python查找各个关节在三个维度方向的最大值和最小值，并计算差值；由此，获得所需的步态和肢体活动角度数据。
第10卷第16期2017年8月中国科技论文在线精品论文1812号的频率分量中提取步态特征。TANAWONGSUWAN等[2]根据人的身体结构，采用3D标记的方法，评估关节点、标记点和整个骨架之间的偏移量，从而得到关节角度轨迹线。
步态识别主要包括运动检测、周期检测、特征提取与识别等几项关键技术,本文着重对以上内容展开研究,主要工作如下:1)综合比较了均值背景模型、中值背景模型与混合高斯背景模型的特点,取上述模型优点,提出一种基于标准差的背景模型更新方法。.此模型计算...
步态识别研究现状与进展（学术论文）.综述万柏坤审校(天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程与科学仪器系,天津300072)摘要步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域,它旨在根据人们的行走方式进行身份识别或生理、病理及心理特征检测...
安徽大学硕士学位论文基于足底压力分析的多特征步态识别2．3．2本实验的步态获取仪器本实验使用的步态数据获取仪器是压力分布测试板【46｜，是由中科院合肥智能机械研究所孙怡宁研究组提供的，可供获取测试者站立时的静态步态数据时，也可变相...
华北舵狗王带你一起做四足机器人13（三招搞定四足机器人）.华北舵狗王.北京理工大学控制科学与工程博士.51人赞同了该文章.综上，可见采用刚体降维解耦的方式可以较好地简化机器人控制并能将该方法向多种不同构型的机器人进行推广，姿态、位置控制...
空间特征与频率特征相结合的步态识别研究.尹千德.【摘要】：随着现代社会对安全需求的提高,生物识别技术作为实现安全的手段得到大力的研究和发展。.步态识别是生物识别技术研究中的新领域。.医学研究证明,人的步态具有唯一性,根据人的步态可以识别...
因为传感器固定在人体的脚踝处，根据人行走频率的特性，运动的频率主要集中在1Hz-3Hz之间，99%的能量都集中在15Hz以下，所以采取该特性的滤波器不会对加速度信息造成更多的损失。信号预处理完之后的加速度信号曲线如图4所示。
尽管步态识别是一个新的研究领域,近年来也已涌现出一些尝试性的研究[12]。最早识别行人的方法也许是由Niyogi与Adelso提出的[13]。Cunado等[14]将大腿建模为链接的钟摆,并从其倾斜角度信号的频率分量中获取步态特征。
一种行人步频计算系统及其方法【技术领域】[0001]本发明涉及到行人步态测量领域，特指一种行人步频计算系统及其方法。【背景技术】[0002]行人步频是基于行人的步态过程，通过各类传感器计算行人所完成的步态周期个数，进而计算得到的行人步行频率。
步骤3.1：根据步态周期的初始帧和结束帧，以及三维动作捕捉仪的数据记录频率，计算每个步长时间；步骤3.2：在各步态周期内，利用Python查找各个关节在三个维度方向的最大值和最小值，并计算差值；由此，获得所需的步态和肢体活动角度数据。
第10卷第16期2017年8月中国科技论文在线精品论文1812号的频率分量中提取步态特征。TANAWONGSUWAN等[2]根据人的身体结构，采用3D标记的方法，评估关节点、标记点和整个骨架之间的偏移量，从而得到关节角度轨迹线。
步态识别主要包括运动检测、周期检测、特征提取与识别等几项关键技术,本文着重对以上内容展开研究,主要工作如下:1)综合比较了均值背景模型、中值背景模型与混合高斯背景模型的特点,取上述模型优点,提出一种基于标准差的背景模型更新方法。.此模型计算...
步态识别研究现状与进展（学术论文）.综述万柏坤审校(天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程与科学仪器系,天津300072)摘要步态识别是生物特征识别技术中的一个新兴领域,它旨在根据人们的行走方式进行身份识别或生理、病理及心理特征检测...
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空间特征与频率特征相结合的步态识别研究.尹千德.【摘要】：随着现代社会对安全需求的提高,生物识别技术作为实现安全的手段得到大力的研究和发展。.步态识别是生物识别技术研究中的新领域。.医学研究证明,人的步态具有唯一性,根据人的步态可以识别...
因为传感器固定在人体的脚踝处，根据人行走频率的特性，运动的频率主要集中在1Hz-3Hz之间，99%的能量都集中在15Hz以下，所以采取该特性的滤波器不会对加速度信息造成更多的损失。信号预处理完之后的加速度信号曲线如图4所示。
尽管步态识别是一个新的研究领域,近年来也已涌现出一些尝试性的研究[12]。最早识别行人的方法也许是由Niyogi与Adelso提出的[13]。Cunado等[14]将大腿建模为链接的钟摆,并从其倾斜角度信号的频率分量中获取步态特征。
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