步态分析报告试验报告材料VIP免费

实用标准文案精彩文档步态分析方案设计报告说明：我看了五篇关于步态分析的文献，并对其具体实验方法进行归纳。五篇文献的原文在文件夹中。最后为我的方案设计。一、Apracticalgaitanalysissystemusinggyroscopes陀螺仪分析步态本研究是为了调查使用单轴陀螺仪来研制简单便携步态分析系统的可行性。陀螺仪绑在小腿和大腿的皮肤表面，记录小腿和大腿角速度。这两部分的倾斜度和膝关节角度都来自角速度。使用从运动分析系统得到的信号来评估角速度和陀螺仪传来的信号，发现这些信号有不错的相关性。当转身时，腿部倾斜度和角度信号会发生漂移，有两种方法来解决这个问题：（1）自动复位系统，重新初始化每个步态周期的角度；（2）高通滤波。两种方法都能很好的纠正漂移。小腿部的单陀螺仪可以提供以下信息：腿部倾斜度、摆动频率、步数以及步幅和步速的估计。具体方法：受试者在步态实验室沿直线行走进行陀螺仪数据收集，陀螺仪用绳子固定在大腿和小腿部，感测轴沿中间-横向方向，以测量矢状平面中的角度。两个人加入测试，一个是不完整的脊髓损伤，一个没有损伤。一运动分析系统使用各部分解剖学位置的回射标记物来评估腿部的偏移、腿部的角速度和膝角度。实验开始前5s，受试者直立站立以初始化倾斜角度和陀螺仪的偏置，随后，对象以一个自己喜欢的速度沿预定路径行走。进行了三组实验来分析陀螺仪的性能，并计算步幅、步态周期时间和每次行走期间的速度。第一个实验，数据来自两小腿上陀螺仪的信号，并与未损伤者进行比较。后两个实验是陀螺仪的数据与运动分析系统进行比较。第一个实验是比较小腿不同位置的陀螺仪信号，对于同一小腿上的两个点，先站立后倾斜，两个点的角速度、角度应该是相同的，陀螺仪一个放在胫骨关节处，一个放在胫骨靠近踝关节10cm处。第二个实验一个放置在大腿髌骨上方10cm处，一个在胫骨靠近踝关节10cm处，记录的是陀螺仪的角速度。第三个实验，陀螺仪放置于第二个相同，受试者直行4.5m然后转身180°。二、AcousticGaits:GaitAnalysisWithFootstepSounds声步态我们描述的是声步态——从人正常行走时的脚步声推导人的自然步态特征。我们引入了步态轮廓，这是从通过麦克风收集的脚步声时间信号得到的，可以说明某些时空步态参数，这些参数是通过对声步态轮廓的三个时间信号分析方法提取，三个时间信号分别是平方能量估计、希尔伯特变量和Teager–Kaiser能量。通过对这些参数估计的统计学分析，我们发现从步态轮廓获得的时空参数和步态特征可以连续可靠地评估目前用于标准化步态评估的临床和生物测定步态参数信息。我们的结论是Teager–Kaiser能量可以在不同时间、地点提供最稳定的步态参数估计。相对于目前实验室步态分析中使用的昂贵侵入式系统，如测力台、压力垫、可穿戴传感器，声步态使用便宜的麦克风和计算设备制成了准确非侵入式的步态分析系统，而且实验室的一些系统会改变正在测量的步态参数。实用标准文案精彩文档具体方法：在一个安静的房间中使用16个麦克风记录走路的声音以建立数据库，一个视频摄像头进行视频拍摄。一共十个受试者加入测试，记录两个场景的数据，第一个是围绕实验室以正常速度顺时针15圈再逆时针15圈，第二个是穿着不同的鞋顺时针10圈再逆时针10圈，如此循环3次，然后对收集到的声音信号进行处理。三、Gaitanalysisusinggravitationalaccelerationmeasuredbywearablesensor重力加速度分析步态本研究提供了一种使用可穿戴传感器单元进行人体步态姿势测量的新方法。传感器包括三轴加速度传感器、三个与三轴方向一致的陀螺仪传感器。使用戴在腹部和下肢（大腿、小腿和脚）的7个传感器测量走路时的加速度和角速度。从每个部分的长度和角度来计算各关节的三维位置。各关节的角度可以通过机器来从沿各部分前轴线的重力加速度来估计。然而，行走时的加速度数据包括了：平移加速度、重力加速度和外部噪声，因此，从加速度数据中分离出加速度数据是一种比较理想的分析方法。在恒速行走时，加速度数据具有周期性，因此，可以通过FFT分析获得它的一些特征频率，并利用这些特征频率的某些部分来估计重力加速度。每个关节的姿态通过对在其生理...