【技术实现步骤摘要】
一种用于可穿戴式设备的步态异常程度评价方法及该设备
本专利技术涉及一种用于可穿戴式设备的步态异常程度评价方法及该设备。
技术介绍
步态参数是人类行走过程中的物理参数，可以反映人类运动能力，拥有较大的应用价值，因此目前有许多研究者在研究步态参数的测量。大型实验室测量步态参数的设备如光学式运动捕捉系统、测力台等等常常用于临床上的步态参数检测及综合异常程度评估，但其存在价格昂贵，受空间限制，使用不便等缺点。可穿戴传感器作为包括惯性测量单元，超声波传感器，微型摄像头等等，相比于大型实验室测量步态参数的设备如光学式运动捕捉系统、测力台等等，以其小巧、廉价，不受时间、空间限制、易于推广等优点作为新兴技术被广泛应用于步态参数测量领域。目前有很多研究使用放置在人体下肢部位的可穿戴传感器测量步态时间参数，如步态事件、步态周期等等；也有的测量步态空间参数，如步行速度、跨步长等等。但在实际使用过程中，由于测量的步态参数种类太少，很少被用于步态异常的综合全面性评价。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决现有技术中无法对步态异常...
【技术保护点】
1.一种用于可穿戴式设备的步态异常程度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1.通过可穿戴式设备测量用户行走过程中的左小腿、右小腿的三维加速度和三维角速度；/nS2.通过所述三维加速度、三维角速度数据测量步态事件，步态事件包括脚落地事件、脚离地事件；/nS3.通过所述三维加速度、三维角速度数据及步态事件测量踝关节三维位移曲线；/nS4.根据所述步态事件及三维位移曲线计算步态参数；/nS5.再根据所述的步态参数与健康人步态参数数据库比对计算异常程度综合指数。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于可穿戴式设备的步态异常程度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.通过可穿戴式设备测量用户行走过程中的左小腿、右小腿的三维加速度和三维角速度；
S2.通过所述三维加速度、三维角速度数据测量步态事件，步态事件包括脚落地事件、脚离地事件；
S3.通过所述三维加速度、三维角速度数据及步态事件测量踝关节三维位移曲线；
S4.根据所述步态事件及三维位移曲线计算步态参数；
S5.再根据所述的步态参数与健康人步态参数数据库比对计算异常程度综合指数。
2.如权利要求1所述的用于可穿戴式设备的步态异常程度评价方法，其特征在于，步骤S5中，得出所述的异常程度综合指数还包括以下步骤：
S51.对用户及健康人数据库的每一种步态参数进行归一化：
zi＝(xi-μi)/σi
式中：zi为用户第i种步态参数的归一化值，xi为用户第i种步态参数的原始数值，μi为健康人步态参数数据库中第i种步态参数的平均值，σi为健康人步态参数数据库中第i种步态参数的标准差；
S52.计算健康人步态参数数据库中各种步态参数的协方差矩阵，计算所述协方差矩阵的特征值及特征向量；
协方差矩阵(C)计算公式为：
式中N为步态参数种类的数量，cov为协方差计算函数，具体公式为：
式中，za为健康人第a种步态参数的归一化值，zb为健康人第b种步态参数的归一化值；zaj为健康人步态参数数据库中第a种步态参数的第j步的归一化值，为健康人步态参数数据库中za的平均值；zbj为健康人步态参数数据库中第b种步态参数的第j步的归一化值，为健康人步态参数数据库中zb的平均值；n为健康人步态参数数据库中的总步数；
S53.对用户的每一种步态参数进行去相关性处理：
式中：yi为用户第i种步态参数的去相关性后的数值，z为用户所有种类步态参数的归一化值的集合，αi为步骤S52所计算的协方差矩阵的第i个特征向量，λi为步骤S52所计算的协方差矩阵的第i个特征向量所对应的特征值；
S54.计算用户异常程度综合指数：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩梅梅，王磊，
申请(专利权)人：浙江福祉医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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