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基于脑血氧信号的下肢运动状态识别方法研究汇报人：2024-01-20

CATALOGUE目录引言脑血氧信号采集与处理下肢运动状态识别模型构建实验设计与实施结果讨论与解释结论与展望

01引言

下肢运动状态识别在康复医学、体育科学、虚拟现实等领域具有广泛应用前景。传统的下肢运动状态识别方法主要基于视频图像处理和可穿戴传感器技术，但存在易受环境干扰、设备复杂度高、实时性差等问题。基于脑血氧信号的下肢运动状态识别方法具有非侵入性、实时性、客观性等优点，为下肢运动状态识别提供了新的思路和技术手段。研究背景与意义

国内外学者在基于脑血氧信号的下肢运动状态识别方面已经取得了一定的研究成果，但尚处于起步阶段。未来发展趋势包括：深入研究脑血氧信号与下肢运动状态之间的关联机制；探索更有效的信号处理和特征提取方法；开发高性能的分类器算法；推动相关技术在实际应用中的落地和转化。目前的研究主要集中在信号处理、特征提取和分类器设计等方面，但尚未形成完整的理论体系和技术框架。国内外研究现状及发展趋势

010203研究内容本研究旨在通过采集和分析脑血氧信号，实现对下肢运动状态的准确识别。具体内容包括：设计实验方案，采集不同运动状态下的脑血氧信号数据；对信号进行预处理和特征提取；构建分类器模型，并对模型性能进行评估和优化。研究目的通过本研究，期望能够揭示脑血氧信号与下肢运动状态之间的内在联系，为下肢运动状态识别提供新的方法和技术支持；同时，推动相关技术在康复医学、体育科学等领域的实际应用。研究方法本研究将采用实验法、信号处理、机器学习等方法进行研究。具体包括：设计合理的实验方案，采集实验数据；对脑血氧信号进行预处理和特征提取；利用机器学习算法构建分类器模型，并对模型性能进行评估和优化。研究内容、目的和方法

02脑血氧信号采集与处理

01利用近红外光在脑组织中的传播特性，通过测量光信号的变化来反映脑血氧浓度的变化。近红外光谱技术（NIRS）02在NIRS基础上，结合任务设计或刺激呈现，测量特定脑区的血氧信号变化，以反映大脑的功能活动。功能性近红外光谱技术（fNIRS）03采用多个光源和探测器，实现大脑多个区域的同步测量，提高空间分辨率。多通道近红外光谱技术脑血氧信号采集技术

123包括去噪、滤波、基线校正等步骤，以消除原始信号中的干扰和伪迹，提高信噪比。信号预处理从预处理后的信号中提取与下肢运动状态相关的特征，如时域特征、频域特征、时频特征等。特征提取采用统计分析、机器学习等方法对提取的特征进行选择，以去除冗余和无关特征，降低数据维度。特征选择信号预处理与特征提取

数据集构建收集不同受试者在不同下肢运动状态下的脑血氧信号数据，构建用于训练和测试的数据集。数据标注对数据集中的每条记录进行标注，标明对应的下肢运动状态，以便后续的分类和识别。数据集评估采用交叉验证、留出法等方法对数据集进行评估，以检验分类器的性能和泛化能力。同时，计算准确率、召回率、F1分数等指标来评价分类效果。010203数据集构建与评估

03下肢运动状态识别模型构建

模型选择与构建策略考虑到脑血氧信号的复杂性和非线性特点，选择深度学习模型如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）进行建模。数据预处理对脑血氧信号进行去噪、滤波和标准化等预处理操作，以提取有效的特征信息。特征提取利用滑动窗口技术将连续时间的脑血氧信号划分为多个时间窗口，并从每个时间窗口中提取出与下肢运动状态相关的特征。选择深度学习模型

超参数调整通过网格有哪些信誉好的足球投注网站、随机有哪些信誉好的足球投注网站或贝叶斯优化等方法对模型超参数进行调整，以找到最优的超参数组合。模型验证在验证集上对训练好的模型进行验证，评估模型的性能并进行必要的调整。模型训练利用训练集对模型进行训练，通过反向传播算法更新模型参数，最小化损失函数。数据集划分将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和测试。模型训练与优化方法

ABCD模型性能评估指标准确率（Accuracy）正确分类的样本数占总样本数的比例，用于评估模型的整体性能。召回率（Recall）真正例占实际为正例的样本数的比例，用于评估模型对正例的覆盖能力。精确率（Precision）真正例占预测为正例的样本数的比例，用于评估模型对正例的识别能力。F1分数（F1Score）精确率和召回率的调和平均值，用于综合评估模型的性能。

04实验设计与实施

实验对象与数据采集实验对象健康成年人，无神经系统疾病，右利手，视力或矫正视力正常。数据采集使用近红外光谱仪（NIRS）采集受试者下肢运动过程中的脑血氧信号。同时，记录受试者的运动状态（如步行、跑步、静止等）及运动参数（如步速、步长等）。

实验前准备01向受试者介绍实验目的、过程和注意事项，确保受试者了解并同意参与实验。对近红外光谱仪进行校准，确保设备正常运行。实验过程