人体步态的分数阶时间序列建模与预测
发布时间：2021-05-11 22:08
由统计数据可以知道,到2025年,我国年龄为60岁及60岁以上的人口将突破3亿人,到那时我国将面临着非常严峻的老龄化问题。随着人们年龄的增长,人的身体机能会逐渐下降,老年人容易因为身体机能下降而导致下肢不协调,从而跌倒受伤。除此之外,因疾病、交通、工伤事故等原因造成的下肢病残人数也在不断上升。肢体损伤大大降低了这些人的生活质量,并且给患者家庭和社会带来一定的负担。为了提高下肢行走障碍人群的身体机能,需要对他们进行一定的康复训练。在训练过程中,为了防止患者意外跌倒,我们需要对患者的训练步态进行实时检测和记录,获取下肢的步态信息进行建模和预测。本文提出了一种新的步态检测系统,由康复训练平台和Biometrics系列多轴关节角度数据采集仪器组成,通过角度测量仪来采集人体下肢的步态信息,然后通过数据记录仪将采集的数据实时传输给PC端去显示和保存。数据采集结束后,我们需要对步态序列建立时间序列模型来反映步态变化规律。研究发现人体无论以慢速,正常速度,快速行走时均存在着明显的长期记忆性。然而,以往我们建立的时间序列模型大都为整数阶短期记忆时间序列模型,在建模过程中往往因为过度差分导致很多有效信息丢...
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究的背景
1.2 课题研究的意义
1.3 国内外研究动态
1.4 课题研究的章节安排
第2章 步态检测系统
2.1 步态检测系统结构组成
2.2 康复训练平台
2.3 多轴关节角度分析系统
2.3.1 角度测量仪
2.3.2 数据记录仪
2.4 本章小结
第3章 分数阶系统理论基础
3.1 引言
3.2 分数阶微积分的定义
3.3 分数阶系统的时域和频域分析
3.3.1 分数阶系统的时域分析
3.3.2 分数阶系统的频域分析
3.4 分数阶系统的数学描述
3.4.1 分数阶微分方程
3.4.2 传递函数方程
3.4.3 状态空间方程
3.5 本章小结
第4章 人体步态的建模与预测
4.1 时间序列概念
4.2 整数阶时间序列模型
4.2.1 平稳时间序列
4.2.2 非平稳时间序列
4.3 分数阶时间序列模型
4.4 步态序列的建模步骤
4.4.1 序列的长期相关性检验
4.4.2 序列的平稳性检验及平稳化处理
4.4.3 模型定阶
4.4.4 模型参数估计
4.4.5 模型验证
4.5 步态序列建模
4.5.1 序列的长期相关性检验
4.5.2 序列的平稳性检验及平稳化处理
4.5.3 模型定阶
4.5.4 模型参数估计
4.5.5 模型残差检验
4.6 步态序列预测
4.6.1 Kalman滤波器基本原理
4.6.2 步态序列预测
4.7 本章小结
第5章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]下肢康复训练机器人关键技术分析[J]. 李军强,王娟,赵海文,刘今越. 机械设计与制造. 2013(09)
[2]肢体残疾人康复需求调查[J]. 张金明,高秋菊,高宇辰. 中国康复. 2010(02)
[3]基于步态加速度的步态分析研究[J]. 刘蓉,黄璐,李少伟,刘毅. 传感技术学报. 2009(06)
[4]一种人体步态轨迹测量方法[J]. 张立勋,王令军,王凤良,王克宽. 测控技术. 2009(02)
[5]加速度传感器MMA7260在步态特征提取中的应用[J]. 侯向锋,刘蓉,周兆丰. 传感技术学报. 2007(03)
[6]基于支持向量机的步态识别新方法[J]. 薛召军,李佳,明东,万柏坤. 天津大学学报. 2007(01)
[7]2006年第二次全国残疾人抽样调查主要数据公报[J]. Leading Group of the Second China National Sample Survey on Disability, National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. 中国康复理论与实践. 2006(12)
[8]步态识别综述[J]. 田光见,赵荣椿. 计算机应用研究. 2005(05)
[9]基于步态的身份识别[J]. 王亮,胡卫明,谭铁牛. 计算机学报. 2003(03)
[10]基于卡尔曼滤波的高速道路行程时间动态预测[J]. 杭明升,杨晓光,彭国雄. 同济大学学报(自然科学版). 2002(09)
博士论文
[1]基于步态特征的身份识别技术研究[D]. 柴艳妹.西北工业大学 2007
硕士论文
[1]基于全方向下肢康复训练机器人的步态检测与分析[D]. 沈金虎.沈阳工业大学 2012
[2]基于运动加速度的步态识别研究[D]. 侯向锋.华中师范大学 2007
本文编号：3182191
【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题研究的背景
1.2 课题研究的意义
1.3 国内外研究动态
1.4 课题研究的章节安排
第2章 步态检测系统
2.1 步态检测系统结构组成
2.2 康复训练平台
2.3 多轴关节角度分析系统
2.3.1 角度测量仪
2.3.2 数据记录仪
2.4 本章小结
第3章 分数阶系统理论基础
3.1 引言
3.2 分数阶微积分的定义
3.3 分数阶系统的时域和频域分析
3.3.1 分数阶系统的时域分析
3.3.2 分数阶系统的频域分析
3.4 分数阶系统的数学描述
3.4.1 分数阶微分方程
3.4.2 传递函数方程
3.4.3 状态空间方程
3.5 本章小结
第4章 人体步态的建模与预测
4.1 时间序列概念
4.2 整数阶时间序列模型
4.2.1 平稳时间序列
4.2.2 非平稳时间序列
4.3 分数阶时间序列模型
4.4 步态序列的建模步骤
4.4.1 序列的长期相关性检验
4.4.2 序列的平稳性检验及平稳化处理
4.4.3 模型定阶
4.4.4 模型参数估计
4.4.5 模型验证
4.5 步态序列建模
4.5.1 序列的长期相关性检验
4.5.2 序列的平稳性检验及平稳化处理
4.5.3 模型定阶
4.5.4 模型参数估计
4.5.5 模型残差检验
4.6 步态序列预测
4.6.1 Kalman滤波器基本原理
4.6.2 步态序列预测
4.7 本章小结
第5章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]下肢康复训练机器人关键技术分析[J]. 李军强,王娟,赵海文,刘今越. 机械设计与制造. 2013(09)
[2]肢体残疾人康复需求调查[J]. 张金明,高秋菊,高宇辰. 中国康复. 2010(02)
[3]基于步态加速度的步态分析研究[J]. 刘蓉,黄璐,李少伟,刘毅. 传感技术学报. 2009(06)
[4]一种人体步态轨迹测量方法[J]. 张立勋,王令军,王凤良,王克宽. 测控技术. 2009(02)
[5]加速度传感器MMA7260在步态特征提取中的应用[J]. 侯向锋,刘蓉,周兆丰. 传感技术学报. 2007(03)
[6]基于支持向量机的步态识别新方法[J]. 薛召军,李佳,明东,万柏坤. 天津大学学报. 2007(01)
[7]2006年第二次全国残疾人抽样调查主要数据公报[J]. Leading Group of the Second China National Sample Survey on Disability, National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. 中国康复理论与实践. 2006(12)
[8]步态识别综述[J]. 田光见,赵荣椿. 计算机应用研究. 2005(05)
[9]基于步态的身份识别[J]. 王亮,胡卫明,谭铁牛. 计算机学报. 2003(03)
[10]基于卡尔曼滤波的高速道路行程时间动态预测[J]. 杭明升,杨晓光,彭国雄. 同济大学学报(自然科学版). 2002(09)
博士论文
[1]基于步态特征的身份识别技术研究[D]. 柴艳妹.西北工业大学 2007
硕士论文
[1]基于全方向下肢康复训练机器人的步态检测与分析[D]. 沈金虎.沈阳工业大学 2012
[2]基于运动加速度的步态识别研究[D]. 侯向锋.华中师范大学 2007
本文编号：3182191
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