文档介绍：第 4 卷第 8 期电子元器件与信息技术
2020 年 8 月 Electronic Component and Information Technology Aug. 2020
基于转换序列算法和决策树的步态相位识别
系统建模与评估
薛蕊，曾实现
（青岛黄海学院，山东青岛 266427）
摘要：为可穿戴式膝关节矫形器提供适当的步态相位识别（Gait Phase Recognition，简称GPR）以使这些装置在
适当的时间提供完善的控制，从而减少膝盖塌陷和跌倒事件的发生率。研究中通过Logistic模型决策树（Logistic Model
Decision Tree，简称LMDT）分类器对膝关节屈曲角度、大腿段角速度和加速度等步态数据进行训练和测试。应用“转
换序列验证和校正”（Transition Sequence Verification and Correction，简称TSVC）算法来校正连续类预测模型并改善
G P R 性能。最后通过对系统的灵敏度，特异性，精确度等相关系数进行验证，结果表明，与其他方法相比，基于 L M D T
的GPR系统可用于实时矫形器控制的可行性较高。与TSVC算法结合可以降低传感器系统的复杂性，可见该步态相位识
别系统设计可以为用户提供更多便利。
关键词：实时矫形器；Logistic模型决策树；步态识别；转换序列
中图分类号 : TN32 文献标志码 : A DOI：.2096-
本文引用格式：薛蕊 , 曾实现 . 基于转换序列算法和决策树的步态相位识别系统建模与评估 [J]. 电子元器件与信息技
术 ,2020,4(8):78-79.
0 引言的大腿段角速度（AV）（x，y，z）和加速度（ A C ）（ x，y，
姿态控制膝关节矫形器是一种可穿戴式步行辅助装 z）信号被划分为四个步态阶段：加载响应（LR），起步
置，可防止膝盖在承重过程中塌陷，并在工作过程中提供（PO），摇摆（Sw）和