[发明专利]一种通过力台压力中心数据提取身体平衡振荡起始时间的方法

说明书

本发明涉及一种通过力台压力中心数据提取身体平衡振荡起始时间的方法，包括以下步骤：S1.基于力台压力中心数据重建身体平衡振荡信号；S2.特征点检测及其第一次筛选；S3.特征点的第二次筛选，将通过筛选的发生时刻最早的特征点对应的发生时刻确定为身体平衡振荡的起始时间。

技术领域

本发明涉及人体运动分析、虚拟现实领域，更具体地，涉及一种通过力台压力中心数据提取由虚拟现实视觉刺激引起的身体平衡振荡现象起始时间的方法。

背景技术

虚拟现实技术是一种由计算机生成虚拟环境，并将人投射于虚拟环境且能与虚拟环境进行交互的技术。一般而言，人在目视虚拟现实显示屏时，视场角(FOV)越大，沉浸感越强。然而，强的沉浸感将导致人在虚拟现实环境中随时间产生自运动(vection)感知的心理现象以及一系列由视觉动画引起的眩晕、恶心、想吐(visually-induced motionsickness，简称VIMS)等生理反应。截至目前，由虚拟现实设备引起的心理和生理现象通常由用户口头报告首发时间(onset)和/或强度(strength)的形式进行告知及记录，而它们与身体平衡之间的关系通常是通过口头报告结合人体运动分析技术来研究。常用的人体运动分析技术包括运动捕捉系统和力台。通过运动捕捉系统和力台可以对身体平衡进行分析。然而，现在的分析多停留在关联运动信号与口头报告的强度指标，尚没有一种稳定可靠的精确提取身体平衡状态发生变化的时刻的方法，因此，身体平衡与自运动感知首发时间(onset)的关系难以进行研究。

发明内容

本发明为解决以上现有技术不能确定身体平衡状态发生变化的时刻的缺陷，提供了一种通过力台压力中心数据提取身体平衡振荡起始时间的方法。

为实现以上发明目的，采用的技术方案是：

一种通过力台压力中心数据提取身体平衡振荡起始时间的方法，包括以下步骤：

S1.基于力台压力中心数据重建身体平衡振荡信号；

S2.特征点检测及其第一次筛选；

S3.特征点的第二次筛选，将通过筛选的发生时刻最早的特征点对应的发生时刻确定为身体平衡振荡的起始时间。

上述方案中，本发明提供的方法通过力台压力中心数据来提取身体平衡振荡的起始时间，该方法具有操作容易、稳定性好、算法结构简单且提取准确率高的优点，解决了自运动感知过程中现有技术尚无有效的身体平衡振荡信号起始时间提取方法的缺陷，本发明为虚拟现实技术中的自运动感知现象的生理反映的研究提供了关键参数的提取办法。

优选地，所述步骤S1采用小波变换的方法重建身体平衡振荡信号，小波分解的具体层数根据力台压力中心数据的采样率以及身体平衡振荡信号的频带特征进行选取。

优选地，所述步骤S2特征点检测及其第一次筛选的具体过程如下：

S21.将身体平衡振荡信号分成t秒一段的若干片段，计算每个片段幅度的标准差，以其中位数的1.96倍作为阈值1；

S22.将幅度高于阈值1的信号点作为特征点；

S23.然后对步骤S22得到的特征点进行筛选，筛选条件如下：

1)排除发生时刻在身体平衡振荡信号前10s内的特征点；2)以该特征点为起点的5s信号片段幅度的标准差小于阈值1，则该特征点应排除。

优选地，所述步骤S3的具体过程如下：

S31.对通过第一次筛选的特征点，计算以每一特征点为起点的t秒信号片段幅度的标准差，以其均值作为阈值2；

S32.在通过第一次筛选的特征点中寻找幅度大于阈值2的点，以发生时刻最早的特征点对应的发生时刻为身体平衡振荡信号的起始时间。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：