基于體感網(wǎng)的步態(tài)分析算法的研究.pdf

1、伴隨著社會的進(jìn)步和發(fā)展，人們對自身的健康更加的重視，特別是現(xiàn)在人口老齡化越來越嚴(yán)重，當(dāng)前的社會養(yǎng)老服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施及護(hù)理人員無法滿足人的需求。目前我國醫(yī)療監(jiān)護(hù)模式還主要是基于醫(yī)院的大型設(shè)備，這種方式不僅會增加醫(yī)院的負(fù)擔(dān)，也帶來諸多不便。引入新的醫(yī)療監(jiān)護(hù)模式以提高醫(yī)療監(jiān)護(hù)質(zhì)量是一個迫切的需求。目前，在國際上興起的體感網(wǎng)(BSN: Body Sensor Network)技術(shù)可以有效地輔助醫(yī)院，允許患者在家中實(shí)現(xiàn)對生理信號的采集，從而達(dá)到遠(yuǎn)程

2、醫(yī)療監(jiān)護(hù)的目的。
　　步態(tài)即為人體走路的姿態(tài)。人體走路的信息中包含了很多能反應(yīng)人體健康狀況的信息，所以對人體步態(tài)時(shí)空參數(shù)的分析在醫(yī)學(xué)上有很重要的意義。傳統(tǒng)的步態(tài)分析方法主要基于視頻、壓力傳感器和大型步態(tài)模擬平臺。但這些方法都有一定的缺點(diǎn)，不利于遠(yuǎn)程醫(yī)療的推廣。隨著微電子機(jī)械系統(tǒng)(MEMS)技術(shù)的飛速發(fā)展，加速度傳感器和陀螺儀由于其廉價(jià)、輕量、低能耗和小尺寸等優(yōu)點(diǎn)吸引了很多人的注意，并開始運(yùn)用于運(yùn)動分析中。
　　本文提出了一種

3、基于三軸加速度傳感器和三軸陀螺儀的慣性測量模塊(IMU)的步態(tài)定量分析算法。將慣性測量模塊固定在人的腳踝部位，采集人體運(yùn)動時(shí)的慣性信號，并對這些信號通過一定的算法進(jìn)行分析，從而得到所需的步態(tài)參數(shù)。信號分析的過程主要包括信號預(yù)處理、步態(tài)分段、步態(tài)參數(shù)的計(jì)算和誤差補(bǔ)償四個部分。其中，信號預(yù)處理采用小波分解技術(shù)，步態(tài)周期進(jìn)行分段時(shí)采用了基于知識的步態(tài)分段算法，步態(tài)空間參數(shù)的計(jì)算采用了四元數(shù)捷聯(lián)慣性導(dǎo)航技術(shù)并求取腳的姿態(tài)，腳的姿態(tài)和速度的誤差補(bǔ)