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一种基于矢状面质心角动量的人类行走步态周期阶段划分方法.PDF,第xx卷第x期控制与决策Vol.xxNo.xxxxx年x月ControlandDecisionxxx.xxxxDOI:10.13195/j.kzyjc.2018.0592一种基于矢状面质心角动量的人类行走步态周期阶段划分方法吴...
一个正步态周期总体上可以分为摆动期和支撑期。以下是一些标志步态周期中关键事件的术语:.初次着地.对侧脚尖离地.脚后跟抬起.对侧脚初次着地上海大学硕士学位论文.脚尖离地.初次着地这七个事件把步态周期划分为个小的间隔,如图.所示。
上图为步态周期总体观美国加州RLA国家康复中心的perry医生按照步行周期的发生顺序提出了RLA分类方法，即将站立相分解为5个时期，步行相分解为3个时期。1、首次着地步行周期和站立周期的起始点，指足跟或者足底的其他部位首次与地面接触…
基于实验者动力学特征向量和采集的行走步态数据，反算各特征向量的步态拟合系数，将步态周期进行了合理划分，分析区间内各拟合系数的相关性系数，实现了用更少特征向量重构下肢直线行走步态。这对外骨骼驱动器的优化设计具有指导意义。
当前关于步态识别方面的研究综述主要围绕在相关手工特征建模和传统机器学习(非深度学习)的识别算法上.钟兴志等[2]综述步态的运动分割与分类、基于模型的特征抽取及基于模板匹配和统计方法的识别算法.王科俊等[3]围绕运动检测、周期检测、特征提取和识别算法4方面进行综述.Lü等[4]对常用的...
基于足底压力测量的步态识别与预测.姚健.【摘要】：外骨骼机器人是当前的研究热点,在军事和医疗康复领域有广泛的应用前景。.对外骨骼机器人的一个基本要求是能够稳定的跟随人的行为,故而及时准确地识别人的步态对外骨骼的控制至关重要。.步态识别...
首先用数字滤波器对肌电信号进行平滑,然后基于加速度信号进行步态分割得到每个步态周期的包络信号。在此基础上,利用非负矩阵分解算法(Non-negativematrixfactorization,NMF)对包络信号进行矩阵分解得到肌肉协同,并提出一种肌肉协同综合评价(SynergyComprehensiveAssessment,SCA)模型对全体受试者步…
基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法.pdf.doc,硕士学位论文题目:基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法研究生王佳佳专业控制工程指导教师高发荣副教授完成日期2015年3月杭州电子科技大学硕士学位论文基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法研究生：王佳佳...
步态周期是步态分析的最小单位，周期划分是最重要的步骤，它直接影响认证算法的效果。本设计采用手动划分周期和自动划分周期两种方法。利用前进方向的加速度信号的周期划分点自动划分重力方向的加速度信号，采用自相关系数法计算第一个步长的点数，根据这个步长对周期实现自动划分。
一种基于矢状面质心角动量的人类行走步态周期阶段划分方法.PDF,第xx卷第x期控制与决策Vol.xxNo.xxxxx年x月ControlandDecisionxxx.xxxxDOI:10.13195/j.kzyjc.2018.0592一种基于矢状面质心角动量的人类行走步态周期阶段划分方法吴...
一个正步态周期总体上可以分为摆动期和支撑期。以下是一些标志步态周期中关键事件的术语:.初次着地.对侧脚尖离地.脚后跟抬起.对侧脚初次着地上海大学硕士学位论文.脚尖离地.初次着地这七个事件把步态周期划分为个小的间隔,如图.所示。
上图为步态周期总体观美国加州RLA国家康复中心的perry医生按照步行周期的发生顺序提出了RLA分类方法，即将站立相分解为5个时期，步行相分解为3个时期。1、首次着地步行周期和站立周期的起始点，指足跟或者足底的其他部位首次与地面接触…
基于实验者动力学特征向量和采集的行走步态数据，反算各特征向量的步态拟合系数，将步态周期进行了合理划分，分析区间内各拟合系数的相关性系数，实现了用更少特征向量重构下肢直线行走步态。这对外骨骼驱动器的优化设计具有指导意义。
当前关于步态识别方面的研究综述主要围绕在相关手工特征建模和传统机器学习(非深度学习)的识别算法上.钟兴志等[2]综述步态的运动分割与分类、基于模型的特征抽取及基于模板匹配和统计方法的识别算法.王科俊等[3]围绕运动检测、周期检测、特征提取和识别算法4方面进行综述.Lü等[4]对常用的...
基于足底压力测量的步态识别与预测.姚健.【摘要】：外骨骼机器人是当前的研究热点,在军事和医疗康复领域有广泛的应用前景。.对外骨骼机器人的一个基本要求是能够稳定的跟随人的行为,故而及时准确地识别人的步态对外骨骼的控制至关重要。.步态识别...
首先用数字滤波器对肌电信号进行平滑,然后基于加速度信号进行步态分割得到每个步态周期的包络信号。在此基础上,利用非负矩阵分解算法(Non-negativematrixfactorization,NMF)对包络信号进行矩阵分解得到肌肉协同,并提出一种肌肉协同综合评价(SynergyComprehensiveAssessment,SCA)模型对全体受试者步…
基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法.pdf.doc,硕士学位论文题目:基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法研究生王佳佳专业控制工程指导教师高发荣副教授完成日期2015年3月杭州电子科技大学硕士学位论文基于肌电信号的下肢步态特征提取及其识别方法研究生：王佳佳...
步态周期是步态分析的最小单位，周期划分是最重要的步骤，它直接影响认证算法的效果。本设计采用手动划分周期和自动划分周期两种方法。利用前进方向的加速度信号的周期划分点自动划分重力方向的加速度信号，采用自相关系数法计算第一个步长的点数，根据这个步长对周期实现自动划分。
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