一种步态参数的采集方法及设备技术

本发明专利技术提供一种步态数据的采集方法，包括：1)获取左、右脚的声音信号曲线；2)根据峰值检测算法提取出该声音信号曲线中表征节点足触地声音的峰值位置和非节点足触地声音的峰值位置，然后计算每一步的步距Lsd＝V声(t2‑t1)；其中,V声为声音在空气中传播的速度，t1和t2分别是固定在不同脚的步态数据采集装置采集到同一次单脚触地所发出的声音的时刻，其中，t2为采集到非节点足触地声音的时间，t1为采集到节点足触地声音的时间。本发明专利技术还提供了相应的步态数据的采集设备。本发明专利技术可基于可穿戴的声传感器采集数据，不需要在特定环境中使用，特别适合于监测人的日常行走过程的步态。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及步态研究
，特别涉及步态参数采集的采集方法及设备。
技术介绍
步态是指人或动物通过肢体运动并前进的一种周期性的形式和样子。(如行走，奔跑，脚步移动等)。不同文献对步态的定义有所不同，在本文中，步态就是描述走路特点的一种周期性现象，并且每个周期可以被分为多个部分进行研究和分析。步态的研究和分析是对人类运动功能的综合研究，包括对人类运动特征的测量、描述和数量的评估。通过对步态的分析和研究，可以识别出步态周期，计算出步态运动学和动力学参数等。因此，近年来，相关步态的研究在运动训练、疾病诊断、康复医疗、身份识别等方面都起到了非常重要的作用和应用。例如，在一些运动训练中，可以应用步态分析来分析出运动员在训练过程中出现的一些问题，然后帮助他们提成成绩；在疾病诊断中，应用步态分析来判断一些骨科或者神经性疾病，如中风等；在康复医疗中，可以应用步态分析来监护病人的治愈过程；在生物医疗工程中，步态分析已经成为一种基本的辅助方法来识别人的运动特征；在身份识别中，不同的人，在步态风格的微小变化可以被用作生物标识符来识别个体的人。综上所述，如何方便、快捷、低廉、准确的采集步态数据(尤其是步态参数)成为步态研究领域的重点。而目前采集步态数据的方法主要有：①基于计算机视觉的方法此方法需要限定在布置摄像头的特定环境中使用，设备成本较高，且不利于保护个人隐私。②基于肌电信号传感器的方法此方法通过分析人体自然行走过程中下肢前后肌群的表面肌电变化,并且需要在下肢多处肌肉处均捆绑测量电信号的贴片，使用起来也不方便。③基于压力测试板的方法此方法需要限定在布置压力测试板的特定环境中使用，安装难度大，设备成本较高。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种步态参数的采集解决方案。根据本专利技术的一个方面，提供了一种步态参数的采集方法，包括：1)获取左、右脚的声音信号曲线，所述左、右脚的声音信号曲线是在被测者行走过程中，固定在被测者左脚的左脚步态数据采集装置和固定在被测者右脚的右脚步态数据采集装置分别采集到的随时间变化的声音信号曲线；2)根据峰值检测算法提取出该声音信号曲线中表征节点足触地声音的峰值位置和非节点足触地声音的峰值位置，然后计算每一步的步距Lsd＝V声(t2-t1)；其中,V声为声音在空气中传播的速度，t1和t2分别是固定在不同脚的步态数据采集装置采集到同一次单脚触地所发出的声音的时刻，其中，t2为采集到非节点足触地声音的时间，t1为采集到节点足触地声音的时间；对于左脚步态数据采集装置，左脚就是节点足，右脚就是非节点足，对于右脚步态数据采集装置，右脚就是节点足，左脚就是非节点足。其中，所述步骤2)中，根据声音信号曲线计算每一步的步距的方法包括：21)对于每条声音信号曲线，分别通过峰值检测算法进行检测，提取出峰值位置及其对应的时刻；其中，声音信号曲线包括左脚采集节点的声音信号曲线和右脚采集节点的声音信号曲线；22)对于每个峰值位置，通过其频谱范围判别该峰值位置是否为脚触地的声音信号；23)当多个脚触地的声音对应的峰值位置距离接近时，将这些脚触地的声音对应的峰值组合成代表同一步的一个峰值组，从而得出每条声音信号曲线中代表每一步的峰值组，同时选择代表每一步的峰值位置；24)进一步判断各个峰值位置是节点足还非节点足触地的声音，从而得出每一步的所述的t2和t1；25)根据步距Lsd＝V声(t2-t1)，计算每一步的步距。其中，所述步骤21)中，所述峰值检测算法采用差分法、阈值法、小波法、或者句法检测法。其中，所述步骤22)中，对于每个峰值位置，检测其频率范围，如果频率范围涵盖从低频到高频的频段，则判断该峰值位置对应于脚触地的声音，如果频率范围仅限于低频频段，则判断该峰值位置对应于风声。其中，所述步骤23)中，选择代表每一步的峰值位置的方式是：对于每一步，均选择其对应的峰值组中的第一个峰值位置，或者均选择其对应的峰值组中的最后一个峰值位置作为代表该步的峰值位置；所述步骤24)还包括：对于同一声音信号曲线的两个相邻峰值组，当这两个峰值组之间具有风声，且后一个峰值组的信号强度大于前一个峰值组的信号强度时，判定后一个峰值组对应于节点足触地的声音，前一个峰值组对应于非节点足触地的声音，进而判断出各个峰值位置是节点足还非节点足触地的声音。其中，所述步骤2)还包括：获取被测者的步宽Lsw，根据步宽和所计算出的每一步的所述步距Lsd，计算出每一步的步长其中，所述步骤2)中，获取步宽的方法包括：提示用户原地踏步，利用左脚步态数据采集装置和右脚步态数据采集装置分别采集用户原地踏步过程中的声音信号曲线，并计算原地踏步过程中的每一步的所述步距Lsd，将原地踏步过程的步距Lsd的平均值作为所述步宽。其中，所述步骤2)还包括：基于所述声音信号曲线，以及根据峰值检测算法提取出该声音信号曲线中表征节点足触地声音的峰值位置和非节点足触地声音的峰值位置，计算步数、步频、步速、步行距离、步行时间、单步时间和步态周期中的一项或多项。其中，所述步骤2)还包括：根据基于所述声音信号曲线，以及根据峰值检测算法提取出该声音信号曲线中表征节点足触地声音的峰值位置和非节点足触地声音的峰值位置；以及被测者行走过程中左脚步态数据采集装置和右脚步态数据采集装置采集到的对地面的超声测距信号，计算支撑初期、支撑中期、支撑末期、摆动期和足廓清中的一项或多项。根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种步态参数的采集设备，包括：分别固定在被测者左、右脚的左脚步态数据采集装置和右脚步态数据采集装置，以及与左脚步态数据采集装置和右脚步态数据采集装置均互联的步态参数分析设备；所述左脚步态数据采集装置和右脚步态数据采集装置用于在被测者行走过程中，分别采集随时间变化的声音信号曲线；所述步态参数分析设备用于获取所述随时间变化的声音信号曲线，根据峰值检测算法提取出该声音信号曲线中表征节点足触地声音的峰值位置和非节点足触地声音的峰值位置，然后计算每一步的步距Lsd＝V声(t2-t1)；其中,V声为声音在空气中传播的速度，t1和t2分别是固定在不同脚的步态数据采集装置采集到同一次单脚触地所发出的声音的时刻，其中，t2为采集到非节点足触地声音的时间，t1为采集到节点足触地声音的时间；对于左脚步态数据采集装置，左脚就是节点足，对于右脚步态数据采集装置，右脚就是节点足。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：1、本专利技术可以检测和采集人体时的步态特征数据，对数据进行处理分析，计算出步长，步速，步幅，步态周期等步态参数。2、本专利技术的采集装置为可穿戴装置，具有低廉、方便、快捷等优点。3、本专利技术不需要在特定环境中使用，特别适合于监测人的日常行走过程的步态。附图说明以下参照附图对本专利技术实施例作进一步说明，其中：图1是根据本专利技术的一个实施例的步态采集和分析设备工作原理的示意图；图2是根据本专利技术的一个实施例的步态采集节点的模块示意图；图3是根据本专利技术的一个实施例的将步态采集设备预装在鞋上的示意图；以左脚鞋为例，从左到右，步态采集设备的位置分别位于鞋的外侧、前侧、后侧、底部前、底部中、底部后；图4是根据本专利技术的一个实施例的将步态采集设备佩戴在脚踝处的示意图；以右脚为例，从左到右，步态采集设备分别被佩戴在脚踝的外侧本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种步态参数的采集方法，包括：1)获取左、右脚的声音信号曲线，所述左、右脚的声音信号曲线是在被测者行走过程中，固定在被测者左脚的左脚步态数据采集装置和固定在被测者右脚的右脚步态数据采集装置分别采集到的随时间变化的声音信号曲线；2)根据峰值检测算法提取出该声音信号曲线中表征节点足触地声音的峰值位置和非节点足触地声音的峰值位置，然后计算每一步的步距Lsd＝V声(t2‑t1)；其中,V声为声音在空气中传播的速度，t1和t2分别是固定在不同脚的步态数据采集装置采集到同一次单脚触地所发出的声音的时刻，其中，t2为采集到非节点足触地声音的时间，t1为采集到节点足触地声音的时间。

【技术特征摘要】
1.一种步态参数的采集方法，包括：1)获取左、右脚的声音信号曲线，所述左、右脚的声音信号曲线是在被测者行走过程中，固定在被测者左脚的左脚步态数据采集装置和固定在被测者右脚的右脚步态数据采集装置分别采集到的随时间变化的声音信号曲线；2)根据峰值检测算法提取出该声音信号曲线中表征节点足触地声音的峰值位置和非节点足触地声音的峰值位置，然后计算每一步的步距Lsd＝V声(t2-t1)；其中,V声为声音在空气中传播的速度，t1和t2分别是固定在不同脚的步态数据采集装置采集到同一次单脚触地所发出的声音的时刻，其中，t2为采集到非节点足触地声音的时间，t1为采集到节点足触地声音的时间。2.根据权利要求1所述的步态参数的采集方法，其特征在于，所述步骤2)中，根据声音信号曲线计算每一步的步距的方法包括：21)对于每条声音信号曲线，分别通过峰值检测算法进行检测，提取出峰值位置及其对应的时刻；其中，声音信号曲线包括左脚采集节点的声音信号曲线和右脚采集节点的声音信号曲线；22)对于每个峰值位置，通过其频谱范围判别该峰值位置是否为脚触地的声音信号；23)当多个脚触地的声音对应的峰值位置距离接近时，将这些脚触地的声音对应的峰值组合成代表同一步的一个峰值组，从而得出每条声音信号曲线中代表每一步的峰值组，同时选择代表每一步的峰值位置；24)进一步判断各个峰值位置是节点足还非节点足触地的声音，从而得出每一步的所述的t2和t1；25)根据步距Lsd＝V声(t2-t1)，计算每一步的步距。3.根据权利要求2所述的步态参数的采集方法，其特征在于，所述步骤21)中，所述峰值检测算法采用差分法、阈值法、小波法、或者句法检测法。4.根据权利要求2所述的步态参数的采集方法，其特征在于，所述步骤22)中，对于每个峰值位置，检测其频率范围，如果频率范围涵盖从低频到高频的频段，则判断该峰值位置对应于脚触地的声音，如果频率范围仅限于低频频段，则判断该峰值位置对应于风声。5.根据权利要求4所述的步态参数的采集方法，其特征在于，所述步骤23)中，选择代表每一步的峰值位置的方式是：对于每一步，均选择其对应的峰值组中的第一个峰值位置，或者均选择其对应的峰值组中的最后一个峰值位置作为代表该步的峰值位置；所述步骤24)还包括：对于同一声音信号曲线的两个相邻峰值组，当这两个峰值组之间具有风声，且后一个峰值组的信号强度大于前一个峰值组...

【专利技术属性】
技术研发人员：王成，王向东，钱跃良，龙舟，袁静，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11