【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及足底受力及步态测量，尤其是涉及一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法。
技术介绍
1、步态是人类日常活动中关键的模式之一，蕴含着丰富的人体运动生理信息，足底受力则是一个亟待发掘的信息宝库。然而，步态是一种复杂的行为特征，涉及中枢指令、身体平衡与协调控制、下肢各关节和肌群的协同运动，以及上肢和躯干的姿态等因素。此外，足底的骨凸结构和多种软组织共同作用，使其常处于压力与剪切力耦合的复杂受力状态。如何在这种复杂受力状态下有效解耦压力与剪切力，并测量剪切力方向的不确定性，成为了一大挑战。
2、足底受力状态复杂，随着时间和空间的变化而动态变化，压力与剪切力的耦合作用使得准确测量变得极为困难。现有技术中存在以下问题：
3、1)形成了足底压力传感器的初步共识，但未涉及复杂受力情况。
4、2)足部压力与剪切力同步测量已有初步的研究，但对剪切力方向的测量、精度和适用性存在不足。
5、3)足底受力测量与人工智能相结合，但足底受力原始数据的准确获取及在步态和多种疾病交叉作用下的特征提取仍存在明显不足。
6、4)足弓、骨凸和足底组织的性能差异等导致足底受力状态复杂
7、综上所述，由于人体活动的多变性、足底骨凸结构的复杂性以及多种软组织结构的共同作用，足底常处于压力与剪切力耦合的复杂受力状态。目前，对足底复杂受力的解耦测量能力不足，导致现有的力传感器无法满足智能可穿戴设备对足底受力进行准确监测的需求。
技术实现思路
...【技术保护点】
1.一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法，其特征在于，所述步骤S1的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法，其特征在于，所述步骤S2中通过数据采集单元进行数据采集，采集的数据包括用户日常活动中的足底压力和剪切力数据，采集完成后，传感器结构通过低功耗蓝牙将实时数据传输到数据处理单元。
4.根据权利要求3所述的一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法，其特征在于，所述步骤S3的解析处理的具体步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法，其特征在于，所述步骤s1的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种深度学习的新型足底压力与剪切力信号解耦测量方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨宝，彭畅，舒琳，徐可，汤立群，刘逸平，蒋震宇，刘泽佳，周立成，李翔，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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