[发明专利]一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法

摘要

本发明提出了一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法，包括以下步骤：获取健康成人及患有运动功能障碍疾病患者的步态特征的数据组；将采集到的步态特征数据形成原始矩阵X，并确定原始矩阵X的相关系数矩阵R；求出R的特征方程det(R‑λE)＝0的特征根λj；确定主成分个数m，然后确定m个相应的单位特征向量；根据单位特征向量及原始矩阵确定主成分矩阵；根据主成分矩阵确定步态功能评估模型。本发明通过对原始数据进行变换，根据变换后的主成分矩阵建立步态功能评估模型，去掉了冗余的对预测结果影响不大的参数而最大限度地保持了原有步态特征数据的信息，使得所建立的模型更准确，从而可科学、客观、准确、直观地对步态功能进行评估。

主权项

1.一种基于svm的步态功能评估模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤10，获取健康成人及患有运动功能障碍疾病患者的步态特征的数据组，所述步态特征包括周期、步幅、步速、步频、左步长、右步长、左支撑相、右支撑相、地反力、表面肌力、足偏角、髋关节屈曲值、髋关节伸展值、膝关节屈曲值、膝关节伸展值、关节力矩中的多种或全部；步骤20，将采集到的步态特征数据形成原始矩阵并确定原始矩阵X的相关系数矩阵R，其中，x_1j～x_ij表示其中一个步态特征的数据组，j＝1,2,3…j；x_i1～x_ij表示其中一人的所有步态特征数据，i＝1,2,…,i；步骤30，求出R的特征方程det(R‑λE)＝0的特征根λj，其中λ1≥λ2≥λ3…≥λj≥0；步骤40，确定主成分个数m，然后确定m个相应的单位特征向量βm，其中m＝1,2,…,m；步骤50，根据单位特征向量βm及原始矩阵确定主成分矩阵Z；步骤60，根据主成分矩阵Z确定svm分类器模型，所述svm分类器模型为步态功能评估模型。