[发明专利]一种用于可穿戴式设备的步态异常程度评价方法及该设备

权利要求书

1.一种可穿戴式设备，其特征在于，所述可穿戴式设备采用一种用于可穿戴式设备的步态异常程度评价方法测量并计算用户的步态参数，所述可穿戴式设备包括两个可分别穿戴在用户左小腿和右小腿上靠近踝关节位置的惯性传感器单元，每个惯性传感器单元包含惯性测量传感器模块，所述惯性测量传感器模块包括三维加速度计以及三维角速度计，每个惯性传感器单元与上位机相连以进行数据传输，上位机进行异常程度综合指数的计算过程；

所述用于可穿戴式设备的步态异常程度评价方法，包括以下步骤：

S1.通过可穿戴式设备测量用户行走过程中的左小腿、右小腿的三维加速度和三维角速度；

S2.通过所述三维加速度、三维角速度数据测量步态事件，步态事件包括脚落地事件、脚离地事件；

S3.通过所述三维加速度、三维角速度数据及步态事件测量踝关节三维位移曲线；

S4.根据所述步态事件及三维位移曲线计算步态参数；

S5.再根据所述的步态参数与健康人步态参数数据库比对计算异常程度综合指数；

步骤S5中，得出所述的异常程度综合指数还包括以下步骤：

S51.对用户及健康人数据库的每一种步态参数进行归一化：

z_i＝(x_i-μ_i)/σ_i

式中：z_i为用户第i种步态参数的归一化值，x_i为用户第i种步态参数的原始数值，μ_i为健康人步态参数数据库中第i种步态参数的平均值，σ_i为健康人步态参数数据库中第i种步态参数的标准差；

S52.计算健康人步态参数数据库中各种步态参数的协方差矩阵，计算所述协方差矩阵的特征值及特征向量；

协方差矩阵(C)计算公式为：

式中N为步态参数种类的数量，cov为协方差计算函数，具体公式为：

式中，z_a为健康人第a种步态参数的归一化值，z_b为健康人第b种步态参数的归一化值；z_aj为健康人步态参数数据库中第a种步态参数的第j步的归一化值，为健康人步态参数数据库中z_a的平均值；z_bj为健康人步态参数数据库中第b种步态参数的第j步的归一化值，为健康人步态参数数据库中z_b的平均值；n为健康人步态参数数据库中的总步数；

S53.对用户的每一种步态参数进行去相关性处理：

式中：y_i为用户第i种步态参数的去相关性后的数值，z为用户所有种类步态参数的归一化值的集合，α_i为步骤S52所计算的协方差矩阵的第i个特征向量，λ_i为步骤S52所计算的协方差矩阵的第i个特征向量所对应的特征值；

S54.计算用户异常程度综合指数：

式中：NI为用户异常程度综合指数，N为步态参数种类的数量；所述的步态参数包括步态周期、支撑期、摆动期、跨步长、最大踝高、最大踝高时水平位移、最大踝外展位移、最大踝内收位移、最大踝关节移动速度、小腿运动角范围。

2.如权利要求1所述的可穿戴式设备，其特征在于，还包括以下步骤，

S55.根据步骤S51～S54计算健康人步态参数数据库中每一步数据的异常程度综合指数，计算整个健康人数据库的异常程度综合指数平均值及标准差，作为异常程度综合指数的正常范围的参考值。

3.如权利要求1所述的可穿戴式设备，其特征在于，健康人步态参数数据库的建立方法为步骤S1至步骤S4，所采集的健康人的数量大于二十人。

4.如权利要求1所述的可穿戴式设备，其特征在于，所述惯性传感器单元与所述上位机之间采用无线通信的方式进行数据传输。

5.如权利要求4所述的可穿戴式设备，其特征在于，所述惯性传感器单元还包括单片机和蓝牙模块，所述惯性测量传感器模块连接单片机，单片机连接蓝牙模块，所述的上位机与所述的蓝牙模块通过蓝牙进行数据交互。