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基于加速度的人体步态信息多尺度熵研究
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2010-08-13
王平
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生理信号的研究和处理一直是人体健康和医学研究的重点。人体的步态信息
与人体生理结构、运动控制系统、行为等生理和心理因素有关，并且如同指纹一
样，包含了个体的特异性信息。加速度作为反映步态信息的一个重要方面，也同
样包含了人体运动系统的丰富信息，从一个侧面反映出人体的精神状态、运动状
态及其特征。
本文采用三轴向加速度传感器MMA7260Q和USB2000AQ数据采集卡组成
加速度信号采集系统并设计实验，对实验对象在不同状态下的加速度进行采集，
得到了三轴向加速度的原始数据。研究了坐标轴校正的算法和应用条件。
通过对很多种不同的分析方法的研究与比较，本文最终选择多尺度熵的方法
对加速度信号进行分析，得到了多尺度熵曲线。通过相关性研究，发现其有很好
的重复性。为了说明多尺度熵在数据分析中的优势，将其结果与功率谱进行了比
较。结果显示，多尺度熵的方法更能够体现出加速度的细节特征。利用己计算出
的多尺度熵曲线，提取了曲线的特征点进行统计分析，发现曲线波峰的分布位置
针对不同的实验对象有各自的分布规律，同时通过相关性运算比较发现相同测试
者曲线相似形很高，不同测试者差异较大。最后研究了实验对象在异常步态下的
多尺度熵曲线，得出了特征值和熵值变化的趋势。
与人体生理结构、运动控制系统、行为等生理和心理因素有关，并且如同指纹一
样，包含了个体的特异性信息。加速度作为反映步态信息的一个重要方面，也同
样包含了人体运动系统的丰富信息，从一个侧面反映出人体的精神状态、运动状
态及其特征。
本文采用三轴向加速度传感器MMA7260Q和USB2000AQ数据采集卡组成
加速度信号采集系统并设计实验，对实验对象在不同状态下的加速度进行采集，
得到了三轴向加速度的原始数据。研究了坐标轴校正的算法和应用条件。
通过对很多种不同的分析方法的研究与比较，本文最终选择多尺度熵的方法
对加速度信号进行分析，得到了多尺度熵曲线。通过相关性研究，发现其有很好
的重复性。为了说明多尺度熵在数据分析中的优势，将其结果与功率谱进行了比
较。结果显示，多尺度熵的方法更能够体现出加速度的细节特征。利用己计算出
的多尺度熵曲线，提取了曲线的特征点进行统计分析，发现曲线波峰的分布位置
针对不同的实验对象有各自的分布规律，同时通过相关性运算比较发现相同测试
者曲线相似形很高，不同测试者差异较大。最后研究了实验对象在异常步态下的
多尺度熵曲线，得出了特征值和熵值变化的趋势。
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