[发明专利]一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法无效
申请号: | 201310118890.1 | 申请日: | 2013-04-08 |
公开(公告)号: | CN103251411A | 公开(公告)日: | 2013-08-21 |
发明(设计)人: | 孙曜;罗志增;孟明;杜宇鹏;王丹萍;皮埃尔·保罗·维达 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | A61B5/103 | 分类号: | A61B5/103 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 杜军 |
地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 复杂度 压力 中心 非线性 特征 提取 方法 | ||
1.一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤1.COP信号的获取;
步骤2.基于邻域粗粒化的序列重构;
步骤3.基于重构序列计算COP信号的归一化Lempel-Ziv复杂度;
所述的步骤1中COP信号的获取,具体如下:
1-1.让受试者站立在测力平台或平衡板上,拾取分布于测力平台或平衡板四角的压力传感器的四路压力信号,分别记为 、、、;将坐标原点设在测力平台或平衡板的几何中心,设压力中心坐标为,则四个压力传感器的位置坐标分别为,,,;依据力学平衡原理及力矩原理得:
(1)
式(1)中,;
1-2.每次检测均进行次采样,采样周期及频率的具体取值根据被检测对象的情况确定,检测获得的COP信号由横向动摇分量序列和前后动摇分量序列构成,表示为,,其中为采样点的序号, 为自然数;
所述的步骤2中基于邻域粗粒化的序列重构,具体如下:
2-1.将每次检测获得的COP信号表示成一个二维时间序列,即;计算每一采样点的COP信号到所选定坐标原点的距离,记为,并用表示各采样点到原点距离的均值,如式(2)所示; (2)
2-2.计算所有相邻两个采样点的COP信号与之间的距离,记为,并用表示所有相邻两个采样点COP信号之间距离的均值,如式(3)所示:
(3)
2-3. 对COP信号构成的二维时间序列中的第一点,选定一个以原点为中心,以为半径的邻域,若,则其二值粗粒化的值,否则为;
2-4. 对COP信号构成的二维时间序列中从第二点开始的每一点,选定一个以为中心,以为半径的邻域;若,则COP序列第点二值粗粒化的值,否则;
2-5.通过步骤2-3和2-4将二维时间序列重构为一个等长的符号序列,表示为;
所述的步骤3中基于重构序列计算COP序列的归一化Lempel-Ziv复杂度,具体如下:
3-1.采用现有Lempel-Ziv复杂度算法,计算重构后的符号序列中互异子串的数目,记为;
计算当时的值,记为:
(4)
3-2.用将归一化,得到归一化的Lempel-Ziv复杂度:
(5)
基于步骤3-2所获得的COP信号的复杂度,能够对人体姿态动摇的不规则程度进行定量描述。
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