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本发明提出了基于时序序列和LSTM‑CNN的步态相位预测方法及系统，涉及步态预测技术领域。包括获取待预测人员的步态时序数据，进行预处理；将预处理后的步态时序数据输入至LSTM‑CNN网络模型中，利用卷积层提取步态时序数据的局部特征，并将提取...
该专利属于山东大学所有，仅供学习研究参考，未经过山东大学授权不得商用。

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