基于希尔伯特-黄变换人步行状态髋关节角度信号的分析方法

发布时间：2017-08-19 23:27

  本文关键词：基于希尔伯特-黄变换人步行状态髋关节角度信号的分析方法

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【摘要】：目的提出一种基于希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)分析人步行状态髋关节角度信号的方法,并验证其可行性。方法首先,利用加速度传感器与陀螺仪组成的髋关节角度测量平台,测量健康人步行状态髋关节角度。其次,对此信号进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD),得到各本征模态函数(intrinsic mode functions,IMF),再对不同尺度的模态函数进行分析与组合。最后,对原信号进行Hilbert谱分析。结果得到反映运动模式的特征信号以及髋关节旋转轨迹所表示的步态特征。Hilbert谱显示出主运动模式内的波内频率调制现象与步频特征。结论此方法适用于步态疾病患者的康复与治疗,可以有效地将髋关节角度信号不同频率尺度的特征信号进行分解,实现中心修正与滤波,达到自适应分析患者步态信号的目的。
【作者单位】： 上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室;
【关键词】： 希尔伯特-黄变换 髋关节角度 本征模态函数 旋转轨迹 Hilbert谱
【基金】：国家自然科学基金项目(51175334)
【分类号】：R684;R318.01
【正文快照】： 移动医疗的发展为远程、高效地进行疾病诊断与健康管理提供了条件[1]。在运动及康复领域,量化评价人体步态是移动医疗的发展需求。例如:在偏瘫康复领域,对运动康复治疗效果的评价,当前多采用Barthel指数或Fugl-Meyer运动评估等主观评价量表[2],需要结合医生经验进行实施,无法，

本文编号：703549