[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

摘要

本发明公开了一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法。传统的压力中心（centerofpressure,COP）特征参数，无法对人体动摇的非线性特性进行有效描述。本发明是一种利用所构建的基于邻域粗粒化二维Lempel-Ziv复杂度，提取COP非线性动力学特征的方法，具体步骤为：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。本发明有效地解决了如何应用Lempel-Ziv复杂度，对二维的COP信号进行处理，提取其非线性特征的问题，从而能够对人体姿态动摇的不规则程度进行定量描述。

主权项

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。