資料介紹
生理信號(hào)的研究和處理一直是人體健康和醫(yī)學(xué)研究的重點(diǎn)。人體的步態(tài)信息
與人體生理結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、行為等生理和心理因素有關(guān),并且如同指紋一
樣,包含了個(gè)體的特異性信息。加速度作為反映步態(tài)信息的一個(gè)重要方面,也同
樣包含了人體運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的豐富信息,從一個(gè)側(cè)面反映出人體的精神狀態(tài)、運(yùn)動(dòng)狀
態(tài)及其特征。
本文采用三軸向加速度傳感器MMA7260Q和USB2000AQ數(shù)據(jù)采集卡組成
加速度信號(hào)采集系統(tǒng)并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象在不同狀態(tài)下的加速度進(jìn)行采集,
得到了三軸向加速度的原始數(shù)據(jù)。研究了坐標(biāo)軸校正的算法和應(yīng)用條件。
通過(guò)對(duì)很多種不同的分析方法的研究與比較,本文最終選擇多尺度熵的方法
對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行分析,得到了多尺度熵曲線。通過(guò)相關(guān)性研究,發(fā)現(xiàn)其有很好
的重復(fù)性。為了說(shuō)明多尺度熵在數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢(shì),將其結(jié)果與功率譜進(jìn)行了比
較。結(jié)果顯示,多尺度熵的方法更能夠體現(xiàn)出加速度的細(xì)節(jié)特征。利用己計(jì)算出
的多尺度熵曲線,提取了曲線的特征點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)曲線波峰的分布位置
針對(duì)不同的實(shí)驗(yàn)對(duì)象有各自的分布規(guī)律,同時(shí)通過(guò)相關(guān)性運(yùn)算比較發(fā)現(xiàn)相同測(cè)試
者曲線相似形很高,不同測(cè)試者差異較大。最后研究了實(shí)驗(yàn)對(duì)象在異常步態(tài)下的
多尺度熵曲線,得出了特征值和熵值變化的趨勢(shì)。
與人體生理結(jié)構(gòu)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、行為等生理和心理因素有關(guān),并且如同指紋一
樣,包含了個(gè)體的特異性信息。加速度作為反映步態(tài)信息的一個(gè)重要方面,也同
樣包含了人體運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的豐富信息,從一個(gè)側(cè)面反映出人體的精神狀態(tài)、運(yùn)動(dòng)狀
態(tài)及其特征。
本文采用三軸向加速度傳感器MMA7260Q和USB2000AQ數(shù)據(jù)采集卡組成
加速度信號(hào)采集系統(tǒng)并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn),對(duì)實(shí)驗(yàn)對(duì)象在不同狀態(tài)下的加速度進(jìn)行采集,
得到了三軸向加速度的原始數(shù)據(jù)。研究了坐標(biāo)軸校正的算法和應(yīng)用條件。
通過(guò)對(duì)很多種不同的分析方法的研究與比較,本文最終選擇多尺度熵的方法
對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行分析,得到了多尺度熵曲線。通過(guò)相關(guān)性研究,發(fā)現(xiàn)其有很好
的重復(fù)性。為了說(shuō)明多尺度熵在數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢(shì),將其結(jié)果與功率譜進(jìn)行了比
較。結(jié)果顯示,多尺度熵的方法更能夠體現(xiàn)出加速度的細(xì)節(jié)特征。利用己計(jì)算出
的多尺度熵曲線,提取了曲線的特征點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)曲線波峰的分布位置
針對(duì)不同的實(shí)驗(yàn)對(duì)象有各自的分布規(guī)律,同時(shí)通過(guò)相關(guān)性運(yùn)算比較發(fā)現(xiàn)相同測(cè)試
者曲線相似形很高,不同測(cè)試者差異較大。最后研究了實(shí)驗(yàn)對(duì)象在異常步態(tài)下的
多尺度熵曲線,得出了特征值和熵值變化的趨勢(shì)。
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