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申请/专利权人：北京理工大学
申请日：2025-01-03
公开（公告）日：2025-02-07
公开（公告）号：CN119385557A
专利技术分类：..测量人体或各部位的运动，例如头或手的震颤或肢体的活动性（用于测量脉搏入A61B5/02）[2006.01]
专利摘要：本发明提供了一种基于脚部静电步态信号的异常步态矫正方法与装置，涉及医疗器械技术领域，该方法首先通过静电感应电极采集用户行走时产生的脚部静电信号，并利用变分模态分解和自适应动态阈值算法对信号进行预处理和特征点提取，进而建立用户的步态指纹特征作为基准。接着，通过多维度分析实时监测步态，一旦检测到异常步态，则根据步态指纹特征生成矫正信号。该装置由静电感应电极、信号处理模块、监测分析模块和矫正输出模块组成。此发明采用非接触式静电感应方法，避免了传感器直接接触人体带来的不适，同时结合多维度分析确保了异常步态识别的准确性和及时性，适用于全天候、全场景下的步态监测和矫正，提高了使用者的行走安全性。
专利权项：1.一种基于脚部静电步态信号的异常步态矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：S202：采集用户行走时产生的脚部静电信号；S204：对所述脚部静电信号进行信号预处理，通过多维度分析提取步态特征，建立用户步态指纹特征库；步骤S204具体包括：采用变分模态分解方法对所述脚部静电信号进行滤波处理；采用自适应动态阈值的峰值检测算法提取步态特征点；提取步态特征点中的步态时间参数，所述步态时间参数包括步频、步态周期、支撑期和摆动期；结合多维度分析内容，生成用户步态指纹特征，所述多维度分析内容包括步态变异性分析、步态对称性分析、步态稳定性分析以及步态相似性分析；将所述用户步态指纹特征作为基准特征存储，建立用户步态指纹特征库；S206：在实时步态监测过程中，基于步态指纹特征库对实时采集的脚部静电信号进行比对，判断是否存在异常步态；S208：当检测到异常步态时，基于所述异常步态的指纹特征生成步态矫正信号。
百度查询： 北京理工大学 一种基于脚部静电步态信号的异常步态矫正方法与装置
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