基于步態(tài)加速度信號(hào)的人體疲勞檢測(cè)研究.pdf

1、工作強(qiáng)度增加、工作時(shí)間延長(zhǎng)、精神壓力增大等諸多因素都會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)疲勞感。在疲勞狀態(tài)下工作效率低，易引發(fā)安全事故，會(huì)給身體帶來(lái)多種疾病。對(duì)人體疲勞狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)越來(lái)越受到學(xué)術(shù)界的關(guān)注，在體育訓(xùn)練、運(yùn)動(dòng)健身、醫(yī)療康復(fù)等領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值更為突出。本課題通過(guò)對(duì)人的步態(tài)加速度信號(hào)進(jìn)行采集和處理分析，從以下兩個(gè)方面對(duì)人處于疲勞狀態(tài)下行走時(shí)步態(tài)的改變展開(kāi)了研究。
　　課題研究初期，通過(guò)觀察人體前后方向的步態(tài)加速度信號(hào)波形圖，發(fā)現(xiàn)疲勞前后存在明

2、顯的不同，因此根據(jù)信號(hào)在時(shí)域上的變化，用相關(guān)系數(shù)法求出閾值進(jìn)行疲勞判斷。對(duì)9個(gè)測(cè)試樣本進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率為93.06％。該方法是針對(duì)同一個(gè)個(gè)體進(jìn)行的疲勞檢測(cè)，檢測(cè)前需要先得到正常狀態(tài)下的步態(tài)加速度信號(hào)，然后和測(cè)得的信號(hào)進(jìn)行比較判斷。
　　為了能夠從步態(tài)加速度信號(hào)中挖掘更多的步態(tài)特征參數(shù)進(jìn)行疲勞檢測(cè)進(jìn)行了更為深入的研究。通過(guò)對(duì)步態(tài)加速度信號(hào)進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模，設(shè)計(jì)相應(yīng)算法得到各類(lèi)步態(tài)特征參數(shù)，包括步態(tài)周期、步調(diào)、步態(tài)加速度均

3、方根、自相關(guān)系數(shù)、峰-峰值、FFT等。分別計(jì)算出疲勞和非疲勞狀態(tài)下各類(lèi)步態(tài)參數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，然后進(jìn)行配對(duì)T檢驗(yàn)，進(jìn)而分析人體疲勞前后步態(tài)在時(shí)域和頻域范圍內(nèi)的變化。研究結(jié)果表明，人體疲勞以后三個(gè)方向的步態(tài)加速度信號(hào)穩(wěn)定性都會(huì)變差，垂直方向上幅值、頻域范圍的變化非常明顯。今后可以使用這些步態(tài)特征參數(shù)從多角度、多層次進(jìn)行疲勞檢測(cè)。
　　總之，以上研究均說(shuō)明了步態(tài)加速度特征可以被用來(lái)進(jìn)行疲勞檢測(cè)。前期研究是一種具體疲勞檢測(cè)方法，而后期研