基于足压特征信号的步态识别研究
在人体步态的解析研究中,足底压力信号常被检测用以分析步态的变化情况.其中,以传感器阵列采集的足压信息,因信号关联性弱、冗余度高以及噪声干扰等原因,而无法直观识别出步态的变化规律.针对这一问题,以盲信号建立足压信号的数学模型,在分析其构成与解析上的复杂性后,采用奇异值分解(SVD)的方法,从多源观测数据中提取出足压特征信号.提出以主特征向量张成信息子空间中各特征点的分布规律,结合先验的步态运动过程,对单足步态运动进行识别与划分,并利用多组步态实验数据,验证了该方法的有效性.
足压信号、奇异值分解、特征提取、步态解析
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TP242(自动化技术及设备)
安徽省自然科学基金项目1608085QF154;安徽省科技攻关项目1604a0902125;安徽工程大学引进人才科研启动基金2015YQQ005
2018-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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