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基于足底压力分布的步行行为感知关键技术研究的综述报告.docx

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基于足底压力分布的步行行为感知关键技术研究的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于足底压力分布的步行行为感知关键技术研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于足底压力分布的步行行为感知关键技术研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于足底压力分布的步行行为感知关键技术研究的综述报告随着智能化技术的发展,足底压力分布技术在步态分析和生物力学领域得到了广泛的应用。足底压力分布的测量技术主要利用传感器来采集足底的力和时间信息,以便在人体运动研究、康复治疗和运动训练等方面发挥重要作用。本文将综述足底压力分布技术在步行行为感知中的关键技术研究,主要分为以下几个方面进行讨论。。静态测量主要是通过传感器进行静态平衡测试,以获得各种不同位置的压力分布信息,例如足跟、中足、前脚底和脚尖等。动态测量则是在步态周期内采集足底的力和时间信息,以便对步行行为进行更深入的分析。,来描述步行行为的各个方面。这些参数的计算方法通常基于采集的足底压力分布数据和运动捕捉信息。其中,运动学参数(如步长、步宽、支撑相和摆动相等)提供了描述步态周期的细节视图,而动力学参数(如垂直反作用力和水平反作用力等)则提供了能量利用和机制的分析视角。因此,精确的步态参数计算方法对于步行行为的感知非常重要。,例如步态失调、跌倒和跛行等。这些算法通常基于传感器采集的足底压力数据来判断行为模式。现有的步行鉴别算法主要分为基于特征提取的方法和基于深度学****的方法。前者通常使用统计特征、经验模态分解和小波变换等技术提取有用的特征,后者则利用神经网络,设计了各种良好的特征提取结构。。其中,步行分析可以用于普通人的生活行为监测、老年人的跌倒预测、运动员的训练和运动损伤治疗等方面。足底压力数据也可以与其他生理参数(如心率、呼吸率和脑电波等)进行整合,以进一步提高步行行为感知的精度和可靠性。总之,足底压力分布技术是一种可以为步行行为感知提供有力数据支持的先进技术。通过足底压力分布技术的研究,我们可以更深入地了解步行行为,并开发出更好的预防措施和康复方案,同时提高步行行为应用的可靠性和有效性。