【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物医学工程、运动分析技术及传感器，具体涉及一种基于多模态传感器的疲劳步态模式识别设备及识别方法。
技术介绍
1、步态是指人体在步行过程中展现出的姿态与运动行为特征，受到行为习惯、职业、教育、年龄及性别等多种因素的影响，同时也会因神经系统、骨骼肌肉系统及代谢疾病等病理状态发生改变。步行的控制十分复杂，包括中枢命令、身体平衡及协调控制，任何环节的失调都可能影响步态，并通过其他发力位置代偿异常或是直接掩盖，进而导致失调所涉的异常越来越严重，直至影响人们的正常生活。
2、正常的步态具有稳定性、周期性和节律性、方向性、协调性以及个体差异性。然而，在疲劳或病理状态下，这些特征往往会发生显著的变化。目前，步态分析研究主要集中于正常与病理步态模式的识别和分类，但对疲劳步态模式识别的研究相对较少。现有方法主要依赖于患者主述、人工评估或传统的步态分析仪器。这类方法缺乏客观性与实时性，也难以充分反映个体化特征与动态变化，限制了康复评估与训练的精准化。
3、例如，公开号为cn118177780a的中国专利公开了一种基于卷...
【技术保护点】
1.一种基于多模态传感器的疲劳步态模式识别方法，其特征在于：所述方法基于多模态传感器采集多模态传感数据，预处理后进行步态分割，获得步态分割后的数据样本，包括多模态传感数据及对应的数据特征；
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态传感器的疲劳步态模式识别方法，其特征在于：所述多模态传感数据包括肌肉运动数据、足底力学数据和足部运动数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态传感器的疲劳步态模式识别方法，其特征在于：以低通滤波器和高通滤波器的并联滤波电路处理所述肌肉运动数据、足底力学数据和足部运动数据，足底力学数据和足部运动数据通过低通滤波器滤波，...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态传感器的疲劳步态模式识别方法，其特征在于：所述方法基于多模态传感器采集多模态传感数据，预处理后进行步态分割，获得步态分割后的数据样本，包括多模态传感数据及对应的数据特征；
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态传感器的疲劳步态模式识别方法，其特征在于：所述多模态传感数据包括肌肉运动数据、足底力学数据和足部运动数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态传感器的疲劳步态模式识别方法，其特征在于：以低通滤波器和高通滤波器的并联滤波电路处理所述肌肉运动数据、足底力学数据和足部运动数据，足底力学数据和足部运动数据通过低通滤波器滤波，肌肉运动数据通过高通滤波器滤波；将并联滤波电路处理后的数据对齐，得到预处理后的多模态传感数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态传感器的疲劳步态模式识别方法，其特征在于：基于预处理后的多模态传感数据，按照步态周期顺次划分步态相位，对任一步态相位内的多模态传感数据的每个维度分别进行归一化处理，获得用于表征步态的多维特征。
5.根据权利要求4所述的一种基于多模态传感器的疲劳步...
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