一种基于FMG的步态检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于FMG的步态检测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：数据采集，将FMG传感器设置于人体上，实时获取人体行走时的数据；S2：数据预处理，对获取的数据进行滤波，抑制高频噪声；S3：特征提取，从数据中提取多个特征，并进行排序，得到特征矩阵；S4：步态检测，采用支持向量机SVM的监督学习方法生成分类模型，并利用分类模型判断人体当前状态。本发明专利技术可以分辨出不同肌肉的活动状态，从而能够更加准确地检测步态。够更加准确地检测步态。够更加准确地检测步态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于FMG的步态检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及步态检测
，尤其涉及一种基于FMG的步态检测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着人们对健康和运动的关注不断提高，步态分析作为一种准确评估人体运动能力的方法，备受关注。步态分析通过测量和分析人体在行走时的步态特征，例如步幅、步频、步态稳定性等，从而能够客观地评估一个人的运动能力和健康状况。这对于疾病预防、治疗和康复具有重要意义，也可以帮助人们更好地了解自己的健康状况和运动状态。因此，步态分析技术的发展可以提高医疗、康复和运动领域的治疗效果和运动表现，并有助于人们更好地管理和维护自己的健康，提升生活质量。
[0003]目前已经使用不同的技术来开发具有步态阶段检测能力的步态监测系统。惯性传感器和带有压力传感器的鞋垫是用于检测步态方法之一，然而，惯性传感器的精度在较低的行走速度下下降，这通常与行走困难有关。惯性传感器的测量结果会随时间的推移而发生漂移，这可能会导致运动状态的不准确性。鞋垫需要定制鞋类，传感器安装不方便，力传感器容易因疲劳应力而发生断裂并且脚下的传感器和线缆可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于FMG的步态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：数据采集，将FMG传感器设置于人体上，实时获取人体行走时的数据；S2：数据预处理，对获取的数据进行滤波，抑制高频噪声；S3：特征提取，从数据中提取多个特征，并进行排序，得到特征矩阵；S4：步态检测，采用支持向量机SVM的监督学习方法生成分类模型，并利用分类模型判断人体当前状态。2.如权利要求1所述的一种基于FMG的步态检测方法，其特征在于，所述FMG传感器包括多个FSR压力传感器，所述FSR压力传感器均匀嵌入穿戴设备上，人体肌肉体积变化产生的力通过穿戴设备上的薄膜传递至FSR压力传感器，获取人体行走时的数据。3.如权利要求2所述的一种基于FMG的步态检测方法，其特征在于，步骤S1包括如下子步骤：S11：将FMG传感器系于人体大腿上，采集人体行走时力的变化数据，并将数据转化为电阻变化；S12：通过分压器电路将电阻变化转换为电压变化，并传输至控制器；S13：控制器通过无线传输的方式，将数据传输至数据预处理模块。4.如权利要求1所述的一种基于FMG的步态检测方法，其特征在于，步骤S2包括如下子步骤：S21：通过滤波器对获取的数据进行滤波，抑制高频噪声；S22：对每个数据进行归一化处理，消除直流偏移和幅度缩放。5.如权利要求4所述的一种基于FMG的步态检测方法，其特征在于，步骤S22具体为：从数据的平均值中减去信号，并除以标准差来对每个数据进行归一化。6. ...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐发树，黄文俊，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：