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基于压力和惯性传感器的步态分析验证研究汇报人：2024-01-24

目录引言压力和惯性传感器原理及选型步态分析算法设计与实现实验设计与数据收集实验结果分析与讨论结论与展望CONTENTS

01引言CHAPTER

研究背景与意义步态分析在医疗、康复、运动科学等领域具有广泛应用，对评估人体运动功能和健康状况具有重要意义。传统步态分析方法主要基于视觉观察或简单测量，存在主观性强、精度低等局限性。基于压力和惯性传感器的步态分析方法具有客观、定量、便携等优点，逐渐成为研究热点。

国内外学者在基于压力和惯性传感器的步态分析方面开展了大量研究，取得了一定成果。目前，基于单一传感器的步态分析方法较为成熟，但多传感器融合技术仍处于发展阶段。未来，随着传感器技术、信号处理技术、人工智能等技术的不断发展，步态分析将更加精准、智能化。国内外研究现状及发展趋势

研究目的和内容

研究目的和内容01研究内容02设计并搭建基于压力和惯性传感器的步态分析系统；采集不同年龄、性别、健康状况受试者的步态数据；03

010203对步态数据进行预处理、特征提取和分类识别；通过实验验证该方法在步态分析中的准确性和可靠性；探讨该方法在实际应用中的优势和局限性。研究目的和内容

02压力和惯性传感器原理及选型CHAPTER

压力传感器利用压电效应、压阻效应等原理，将作用在传感器上的压力转换为电信号输出。选择具有高灵敏度、低噪声、良好线性度和稳定性的压力传感器，同时考虑测量范围、精度和工作环境等因素。压力传感器原理及选型选型原理

原理惯性传感器基于牛顿运动定律，通过测量物体的加速度和角速度来推算其运动状态。选型选用具有高分辨率、低噪声、快速响应和低漂移的惯性传感器，同时考虑测量范围、精度、功耗和封装等因素。惯性传感器原理及选型

数据采集通过数据采集系统实时获取压力和惯性传感器的输出信号，并进行模数转换和预处理。数据处理对采集到的数据进行滤波、去噪、校准等处理，以提高数据质量和准确性。同时，根据步态分析需求，提取相关特征参数并进行统计分析。传感器数据采集与处理

03步态分析算法设计与实现CHAPTER

压力传感器数据特征通过分析足底压力分布及其变化，提取步长、步宽、步速等步态参数。惯性传感器数据特征利用加速度计和陀螺仪等惯性传感器，捕捉人体运动过程中的加速度、角速度等信息，进一步提取步态特征，如步频、步幅、行走方向等。多传感器数据融合将压力传感器与惯性传感器的数据进行融合，提高步态特征提取的准确性和稳定性。步态特征提取方法

步态事件检测通过实时监测传感器数据，准确识别出脚跟着地、全脚着地、脚尖离地等关键步态事件。步态周期划分算法基于检测到的步态事件，将连续行走过程自动划分为多个独立的步态周期，为后续步态分析提供基础。步态周期定义根据步态的周期性特点，将连续行走过程划分为多个步态周期，每个周期包括支撑相和摆动相。步态周期划分与识别算法

基于机器学习的步态分类算法通过交叉验证等方法评估分类器的性能，调整模型参数以提高分类准确率。同时，可以引入集成学习等技术进一步优化模型性能。模型评估与优化从提取的步态特征中选择最具代表性的特征，利用降维技术减少特征维度，提高分类效率。特征选择与降维选择合适的机器学习算法（如支持向量机、随机森林等），构建分类器模型，并利用标注好的训练数据进行训练。分类器设计与训练

04实验设计与数据收集CHAPTER

选择年龄、身高、体重等身体指标相近的健康成年人作为实验对象，以消除个体差异对实验结果的影响。健康成年人组选择具有不同步态异常类型的病患，如帕金森病、脑卒中后遗症等，以验证步态分析系统对异常步态的识别能力。病患组实验对象选择与分组

123在鞋底或鞋垫上布置多个压力传感器，以测量行走过程中足部与地面的接触力及其分布。压力传感器在人体下肢关键部位（如大腿、小腿和足部）佩戴惯性传感器，用于捕捉行走过程中的加速度和角速度信息。惯性传感器搭建一套数据采集与处理系统，实现传感器数据的实时采集、传输和存储，为后续数据分析提供基础。数据采集与处理系统实验设备搭建与调试

03特征提取从预处理后的数据中提取出与步态相关的特征参数，如步长、步宽、步频、步速等，为后续步态分析提供依据。01数据采集在实验对象的行走过程中，实时采集压力传感器和惯性传感器的数据，并记录实验对象的步态视频，以便后续分析。02数据预处理对采集到的原始数据进行滤波、去噪和归一化等预处理操作，以提高数据的信噪比和可用性。数据收集与预处理

05实验结果分析与讨论CHAPTER

压力传感器数据可视化通过热力图展示足底压力分布，直观呈现步态周期中不同阶段的压力变化。惯性传感器数据可视化利用三维图形展示加速度、角速度等惯性数据，揭示步态运动过程中的动态特性。多传感器数据融合可视化结合压力与惯性传感器数据，通过动画等形