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杂志上的传感器

1687 - 7268 1687 - 725 x

Hindawi

10.1155 / 2017/2936041

2936041

研究文章

颈部屈曲角度估计在散步

http://orcid.org/0000 - 0003 - 1679 - 6034

见鬼

Duc琮

¹ 见鬼

Quoc同庆

² 齐川阳

年轻的俊

http://orcid.org/0000 - 0003 - 2958 - 5383

Suh

年轻的秀

¹ 金

Yeesock

电气工程部门

韩国蔚山大学

韩国蔚山韩国

ulsan.ac.kr

NAMU Inc .)

韩国蔚山韩国

tradekorea.com

生物医学工程部门

韩国蔚山大学

韩国蔚山韩国

ulsan.ac.kr

2017年

28 12 2017年

2017年 08年 06 2017年 19 10 2017年 28 12 2017年

2017年

这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

颈部疼痛最近被称为第四残疾的主要原因和病人的数量明显增加。通过分析重力对惯性传感器连接到脖子上,本研究旨在探讨头部弯曲的姿势在散步。估计的角度与craniovertebral角与光学跟踪测量。共有二十个科目没有历史考察了颈部疼痛或不适的在跑步机上行走光学跟踪器的工作范围内。在我们的实验室设置,颈部弯曲角的线性关系(NFA)可能craniovertebral角(CVA)在静态情况下,恒速行走。因此,惯性传感器,它是轻量级的,低成本,特别是自由的运动,可以用来代替相机系统。我们提出了估算方法显示了它的灵活性,给结果的平均绝对误差估计脖子角变化从0.48到0.58度,它是足够小,在应用程序中使用。

朝鲜政府

2016年r1d1a1a09918657

1。介绍</t我tle> <p>颈部疼痛是最常见的一种肌肉骨骼疾患(MSDs)将军和劳动人口,每年流行率超过30%,文学是混合的山峰还是高原在中年<xref ref-type="bibr" rid="B1"> 1</xref>]。根据(<xref ref-type="bibr" rid="B2"> 2</xref>),在正常的姿态重约10到12磅。,but when the head flexed forward, the force seen by the neck increases to 27 lbs. at 15°, 40 lbs. at 30°, 49 lbs. at 45°, and 60 lbs. at 60°. That huge amount of force increases loading in the joints and muscles of the cervical spine and can be a major contribution factor to neck and upper limb disorders after a prolonged period of time [<xref ref-type="bibr" rid="B3"> 3</xref>]。</p> <p>最近的研究表现出更大兴趣颈部疼痛和数字设备之间的关系,在工作场所使用电脑等情况(<xref ref-type="bibr" rid="B3"> 3</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B4"> 4</xref>)或手持设备(<xref ref-type="bibr" rid="B5"> 5</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B7"> 7</xref>]。数字技术的广泛使用,包括电脑和移动设备,与颈部疼痛的流行是由于头部向前弯曲的姿势。用户倾向于维持他们可怜的头部姿势即使有疼痛症状的存在或颈部不适(<xref ref-type="bibr" rid="B5"> 5</xref>]。</p> <p>除了颈部疼痛,据说行人可能面临一些风险,而步行或穿越道路,因为他们倾向于视觉目标或声音迹象小姐当向下看智能手机(<xref ref-type="bibr" rid="B8"> 8</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B9"> 9</xref>]。因此,重要的是要调查用户行走期间头部弯曲的姿势。</p> <p>颈部弯曲角(NFA)可以通过使用武力估计传感器放在前面,左,和背面的脖子<xref ref-type="bibr" rid="B10"> 10</xref>)或相机系统观察craniovertebral角(CVA)使用红外标记连接的脖子(<xref ref-type="bibr" rid="B11"> 11</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B12"> 12</xref>]。另一个有效的方法来测量颈部屈曲角度提出了通过使用运动传感器,分析了重力放在颈部(<xref ref-type="bibr" rid="B13"> 13</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B14"> 14</xref>]。在以前的研究中,颈部屈曲角度估计等静态姿势站立或坐下。在这项研究中,我们使用了一个惯性传感器估计脖子弯曲角(NFA)在散步。OptiTrack摄像系统用于获取craniovertebral角(CVA),它用作地面真值的分析。在会议上提供的初步结果是文献[<xref ref-type="bibr" rid="B15"> 15</xref>),一个没有实验验证的基本算法。</p> </sec> <sec id="sec2"> <title>2。方法</t我tle> <p>摘要颈部姿势估计通过分析重力放在颈部使用加速度计。在行走过程中,估计影响严重以来步行运动加速度计观察不仅重力,而且外部加速度。步行运动将在本节的分析步检测算法提出一种新的方法检测颈角在散步。</p> <sec id="sec2.1"> <title>2.1。人体步态分析</t我tle> <p>人类的步态是指运动通过人类肢体的运动。在行走过程中,质心沿着旅行方向还有正弦运动横向和垂直方向<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>]。的结果(<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>)还表明,横向和垂直位移取决于步行速度。额定速度增加时,侧向位移减少而垂直位移会增加。然而,根据记录的数据利用VICON摄像系统从卡内基梅隆大学<xref ref-type="bibr" rid="B17"> 17</xref>),垂直和横向的翻译仍在正弦形式的垂直运动频率横向运动频率的两倍。</p> <p>从图可以看到人类的步态分析<xref rid="fig1" ref-type="fig"> 1</xref>。随着下肢像倒立摆一边,行人移动质心的正弦波形的矢状面。最大垂直位移约30%和80%的步态周期当一条腿在mid-stance mid-swing位置,分别。同时,正弦形式的侧向位移的变化是由质心到每只脚而走。最小侧向位移的步态周期的30%,而其步态周期的最高为80%。</p> <fig id="fig1"> <label>图1</label> <p>人类步态的纵向和横向位移。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.001"></graphic> </fig> <p>基于这一事实,可以生成一个模拟运动如图<xref rid="fig2" ref-type="fig"> 2</xref>在向前运动被认为是线性的。为了验证这个理论,行走的人的真实数据被记录。在这个记录,一个加速度计连接在一个志愿者的脖子,这样<我t一个lic> x</我t一个lic>设在上升而加速计的点<我t一个lic> z</我t一个lic>设在加速度计的行走方向是一致的。因为我们只对信号的形式感兴趣,加速度计输出过滤从图可以看出<xref rid="fig2b" ref-type="fig"> 2 (b)</xref>。结果表明,虽然行走,行人的脖子运动的加速度垂直和横向加速度正弦形式,后来加速度的频率的垂直加速度的两倍。</p> <fig-group id="fig2"> <label>图2</label> <p>模拟和实际过滤行走的加速度数据:(a)模拟数据;(b)的过滤数据。</p> <fig id="fig2a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.002a"></graphic> </fig> <fig id="fig2b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.002b"></graphic> </fig> </fig-group> <p>从图可以看出<xref rid="fig2" ref-type="fig"> 2</xref>,垂直加速度的峰值产生的冲击产生了脚跟罢工步态周期的时间。基于这些山峰,能被探测到的步骤。因为在每一步的加速度垂直和横向方向接近正弦形式和远期加速度近似为零(线性向前走),将消除外部加速度求和各轴的加速度值。换句话说,加速度的的总和<我t一个lic> x</我t一个lic>- - -<我t一个lic> z</我t一个lic>相互重合在每一步代表重力作用于行人的脖子上。只有测量重力,加速度计估计加速度计的倾角对地面使用三合一算法给出(<xref ref-type="bibr" rid="B18"> 18</xref>]。这种倾向也颈部角度。因此,为了抵消外部加速度,一步检测算法是必要的。</p> </sec> <sec id="sec2.2"> <title>2.2。步检测算法</t我tle> <p>正如上面提到的,脖子上角的估计严重受到外部加速度的影响。在第一步中,我们的目标是将人类活动划分为动态和静态加速度的情况下,使用标准偏差为主要分类标准。标准偏差<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>规范的加速度数据集<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>(<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>样品的数量)计算如下:<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M5"> <mml:mtable displaystyle="true"> <mml:mlabeledtr id="eq1"> <mml:mtd> <mml:mtext> (1)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> σ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mo movablelimits="false"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:munderover> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="(" close=")"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mi> μ</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> </mml:msqrt> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M6"> <mml:mi> μ</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mfenced open="(" close=")"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> /</mml:mo> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mo> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>是数据集的平均值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M7"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>。</p> <p>通过应用标准偏差参数规范加速度数据,一些人类活动可以很容易地发现作为一个例子,如图<xref rid="fig3" ref-type="fig"> 3</xref>,一个序列数据sitting-standing up-standing-sitting down-sitting-standing up-standing-walking-running-walking-standing-sitting down-sitting被记录。</p> <fig-group id="fig3"> <label>图3</label> <p>活动分类使用加速度计:(a)规范的加速度;(b)规范和标准偏差的加速度。</p> <fig id="fig3a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.003a"></graphic> </fig> <fig id="fig3b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.003b"></graphic> </fig> </fig-group> <p>很容易分类活动在各种活动和静态情况下。在这个实验中,参数检测静态和活力活动0.1和2,分别。站着坐下来等行为有相同的标准偏差与行走但它可以被消除,因为它们发生在很短的时间内行走活动周期和发生在很长一段时间。我们的下一步是基于特征检测步骤走走路活动(长和周期性的发生)。</p> <p>有许多算法等步骤检测阈值水平(<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B21"> 21</xref>),光谱分析(<xref ref-type="bibr" rid="B22"> 22</xref>),或峰值检测。基于阈值的方法(<xref ref-type="bibr" rid="B19"> 19</xref>- - - - - -<xref ref-type="bibr" rid="B21"> 21</xref>)检测到一个走一步时,加速度值大于一个阈值水平。这种方法简单,但对噪声敏感因为其他加速可能导致传感器的输出的波动。光谱分析在<xref ref-type="bibr" rid="B22"> 22</xref>是健壮的噪音,但是却有一个很大的计算负载。</p> <p>提供一个在线检测步,可以运行在低速处理器和内存有限,我们提出一个简单的峰值检测算法使用5个连续的数据点。</p> <p>让<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M8"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:mi> ℝ</mml:mi> </mml:math> </inline-formula>从传感器的输出信号的离散时间<我t一个lic> 我</我t一个lic>。因为我们只对检测信号的峰值感兴趣而不是其真实值,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M9"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>是由一个简单的三点加权移动平均:过滤<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M10"> <mml:mtable displaystyle="true"> <mml:mlabeledtr id="eq2"> <mml:mtd> <mml:mtext> (2)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mfenced open="(" close=")"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M11"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>低通滤波器的权重因子。在离散时间显著的最大峰值<我t一个lic> 我</我t一个lic>将会发现如果满足下列条件之一:<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M12"> <mml:mtable displaystyle="true"> <mml:mlabeledtr id="EEq1"> <mml:mtd> <mml:mtext> (3)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mtable columnalign="center" displaystyle="true"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mi mathvariant="normal"> 马克斯</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mtable columnalign="center" displaystyle="true"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mi mathvariant="normal"> 马克斯</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:mtable columnalign="center" displaystyle="true"> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> <</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> <mml:mtr> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mi mathvariant="normal"> 马克斯</mml:mi> <mml:mfenced open="(" close=")"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ></mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:mtd> </mml:mtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M13"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>是一个阈值参数。峰值检测算法的灵敏度可以调节改变的价值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M14"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>。如果<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M15"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>选择一个较大的值,小峰由于噪声可以忽略。然而,只有明显的峰值可以认可。这也意味着,一些真正的高峰可能不能被检测到。</p> <p>尽管所有的山峰被检测到,可能会有一个机会,峰值是由于其他活动或噪音,而不是步行。例如,从图可以看出<xref rid="fig4a" ref-type="fig"> 4(一)</xref>快走的提取数据从一个加速度计连接一个人的脖子上,要是条件(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq1"> 3</xref>),我们获得许多山峰。幸运的是,山峰脚跟罢工时刻联系冲击所造成的更大的比其他山峰和这些山峰定期发生。基于这一事实,我们建议检测脚跟罢工偷看通过搜索一个大峰在一个特定的时间<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M16"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>。在细节中,当检测到峰值<我t一个lic> 我</我t一个lic>使用条件(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq1"> 3</xref>),所有周围的山峰的范围<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M17"> <mml:mfenced open="[" close="]"> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>而在一起。最大的值将被真正的峰值产生的脚跟罢工。通过使用这种方法,周期峰值将被选中。</p> <fig-group id="fig4"> <label>图4</label> <p>峰值检测的行走数据:(a)所有的山峰;(b)脚跟罢工的山峰。</p> <fig id="fig4a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.004a"></graphic> </fig> <fig id="fig4b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.004b"></graphic> </fig> </fig-group> <p>应用的结果<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M18"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>条件是给定的图<xref rid="fig4b" ref-type="fig"> 4 (b)</xref>所有步行山峰成功检测到。如果<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M19"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>太大,一些步骤将被错过。相反,如果我们设置<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M20"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>小价值,一些山峰所造成的噪音将错误检测的山峰走去。然而,最大的价值<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M21"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>可以选择从0.4到0.6秒,因为一个行人的正常和快速的行走速度是每分钟100字和150步<xref ref-type="bibr" rid="B23"> 23</xref>,<xref ref-type="bibr" rid="B24"> 24</xref>),分别。在这个实验中,<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M22"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>选择是0.4秒。</p> <p>步行活动只是定义,至少连续三峰检测行走。让<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M23"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> T</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>连续两个峰值之间的时间间隔<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M24"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M25"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>从<我t一个lic> N</我t一个lic>山峰<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M26"> <mml:mfenced open="(" close=")"> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mi> j</mml:mi> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:math> </inline-formula>:<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M27"> <mml:mtable displaystyle="true"> <mml:mlabeledtr id="eq3"> <mml:mtd> <mml:mtext> (4)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> T</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> t</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> 我</mml:mi> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> <mml:mo> ,</mml:mo> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>因为步行活动几乎是周期性的,将满足以下条件:<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M28"> <mml:mtable displaystyle="true"> <mml:mlabeledtr id="eq4"> <mml:mtd> <mml:mtext> (5)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mfenced open="|" close="|"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> T</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> j</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:munderover> <mml:mrow> <mml:mo movablelimits="false"> ∑</mml:mo> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> N</mml:mi> </mml:mrow> </mml:munderover> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> T</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> k</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> <mml:mo> ≤</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 4</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo> 。</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula></p> <p>如果小<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M29"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 4</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>选择,我们获得非常周期走的步骤,但步行活动可能自然无法被探测到,因为并不是所有的罢工周期是相同的。相反,如果一个更大的<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M30"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> α</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 4</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>,我们有一个更灵活的条件检测行走活动。然而,可能会有一个机会,一些检测峰值不走的步骤。</p> </sec> <sec id="sec2.3"> <title>2.3。脖子弯曲角估计</t我tle> <p>颈部弯曲角(NFA),颈部弯曲的角度相对于水平方向,估计通过观察垂直方向之间的角度和投影上的重力<我t一个lic> z</我t一个lic>设在加速度计。加速度计是连接身体的脖子上,如图<xref rid="fig5b" ref-type="fig"> 5 (b)</xref>其<我t一个lic> x</我t一个lic>向上及其设在点<我t一个lic> z</我t一个lic>设在垂直于颈部当脖子直了。世界坐标系选择它<我t一个lic> z</我t一个lic>设在是向上的,而<我t一个lic> x</我t一个lic>- - -<我t一个lic> y</我t一个lic>可以选择任意相互重合。脖子弯曲时,颈部的倾角可以计算通过使用下列方程(<xref ref-type="bibr" rid="B25"> 25</xref>]:<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M31"> <mml:mtable displaystyle="true"> <mml:mlabeledtr id="EEq2"> <mml:mtd> <mml:mtext> (6)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 棕褐色</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msqrt> <mml:mrow> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mo> +</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> z</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 2</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:msqrt> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M32"> <mml:mi> 一个</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mfenced open="[" close="]"> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mi> </mml:mi> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> y</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mi> </mml:mi> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> z</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfenced> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> T</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mo> ∈</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi> ℝ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mn> 3</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> </mml:math> </inline-formula>加速度计的输出。</p> <fig-group id="fig5"> <label>图5</label> <p>(一)反光标记和惯性传感器的位置而站立红外摄像系统的工作范围内;(b)传感器和世界坐标框架中使用。</p> <fig id="fig5a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.005a"></graphic> </fig> <fig id="fig5b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.005b"></graphic> </fig> </fig-group> <p>方程(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq2"> 6</xref>)只适用于静态情况下,外部没有加速度。在散步的场景中,外部由于步行活动是相当大的。从图可以看出<xref rid="fig1" ref-type="fig"> 1</xref>和图<xref rid="fig2b" ref-type="fig"> 2 (b)</xref>上的重力的投影<我t一个lic> x</我t一个lic>- - -<我t一个lic> z</我t一个lic>相互重合的加速度计是正弦每走一步。自<我t一个lic> x</我t一个lic>设在上升而加速计的点<我t一个lic> z</我t一个lic>设在走方向,脖子上的倾向在每走一步可以估计使用以下方程:<disp-formula> <mml:math display="block" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M33"> <mml:mtable displaystyle="true"> <mml:mlabeledtr id="EEq3"> <mml:mtd> <mml:mtext> (7)</mml:mtext> </mml:mtd> <mml:mtd> <mml:mi> β</mml:mi> <mml:mo> =</mml:mo> <mml:msup> <mml:mrow> <mml:mi mathvariant="normal"> 棕褐色</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo> −</mml:mo> <mml:mn> 1</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msup> <mml:mfrac> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> z</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:mrow> </mml:mfrac> <mml:mo> ,</mml:mo> </mml:mtd> </mml:mlabeledtr> </mml:mtable> </mml:math> </disp-formula>在哪里<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M34"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> x</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>和<我nline-formula> <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M35"> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mover accent="true"> <mml:mrow> <mml:mi> 一个</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mo stretchy="false"> ¯</mml:mo> </mml:mover> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi> z</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> </mml:math> </inline-formula>加速度计输出的平均值吗<我t一个lic> x</我t一个lic>和<我t一个lic> z</我t一个lic>分别在每个方向走一步。</p> </sec> </sec> <sec id="sec3"> <title>3所示。实验</t我tle> <p>总共20主题,从24到32岁的平均年龄26.8,参与了这一研究。所有的参与者在站立或行走时使用智能手机没有困难,至少有15分钟走路去熟悉跑步机(跑步机)。</p> <p>我们进行所有试验参与者在两个分离的实验。</p> <p>在整个过程中,受试者被要求戴上泳帽有三个反光标记连接在矢状面平行方向的观点。两个标记在C7的位置放置在皮肤上骨头和耳屏。</p> <p>一个Xsens MTi1传感器定制的董事会有蓝牙通信是使用一个橡皮筋把受试者的脖子上。两个实验的工作范围内6相机在OptiTrack红外摄像系统(图<xref rid="fig5a" ref-type="fig"> 5(一个)</xref>)。系统配置中提取的3 d位置数据标记,使用硬件加速,和角速度惯性传感器的采样率为100 Hz。</p> <p>一开始的第一个实验中,每个主题的数据被记录时站直(直立的位置),他们通常为10秒。然后每个参与者有意进行“text-neck”姿势(<xref ref-type="bibr" rid="B26"> 26</xref>]从直立位置变化与5水平和最低的位置大约10秒内。这些水平选择的每一个主题,任何让自己舒服。</p> <p>在第二个实验开始之前,参与者被要求熟悉不同的跑步机的速度水平。每个主题然后按顺序执行行走任务定期不断的行走速度3,4,5公里/小时。在每个任务,主题也“text-neck”变化的5个层次,每个层次内30秒。至少30秒的休息休息了完成每个任务后颈部疼痛的风险降到最低。</p> <p>位置数据的标记和惯性传感器的输出同步使用前进行分析。craniovertebral角(CVA)和颈部弯曲角(NFA或颈部角度)可以使用下列程序:<list> <list-item> <label>(一)</label> </list-item> </list></p> <p>脑血管意外,这是一条线的夹角连接C7耳屏和水平线的棘突C7 (<xref ref-type="bibr" rid="B27"> 27</xref>)可以通过投影计算C7和耳屏标记矢状面。</p> <list-item> <label>(b)</label> <p>颈部角度NFA的静态姿势可以通过观察计算垂直方向之间的角度的投影引力在每个样本的时间<我t一个lic> z</我t一个lic>设在加速度计的使用(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq2"> 6</xref>),这被称为“直接计算法。“然而,在行走的情况下,重心在横向和垂直方向(正弦运动<xref ref-type="bibr" rid="B16"> 16</xref>),两个方向的外部加速度接近正弦形式。向前加速大约是0(线性向前走),然后我们可以消除外部加速度,加速度计的输出求和在每个轴在每走一步,和倾角对地面可以计算使用(<xref ref-type="disp-formula" rid="EEq3"> 7</xref>)。</p> </list-item> <p></p> <p>评估患者之间的关系和NFA,我们检查了均值和变异的区别这两个角。我们估计算法性能也检查通过比较“直接计算法”和“固定间隔平均法”,在每个轴加速度数据总结在一个固定的时期。我们选择固定间隔是0.5,0.75,1秒时间由于共同走一步。</p> </sec> <sec id="sec4"> <title>4所示。结果和讨论</t我tle> <p>本研究的主要贡献包括患者之间的关系,在静态和行走情况下NFA。课题的实验结果显示在表中<xref rid="tab1" ref-type="table"> 1</xref>和<xref rid="tab2" ref-type="table"> 2</xref>暗示估计颈部角度(NFA)与患者有一个线性关系,哪里有两个角之间的“nonchanging”抵消价值在静态和行走的情况下。也在图<xref rid="fig6" ref-type="fig"> 6</xref>,我们可以清楚地看到类似的趋势和数量的变化在这些不同级别之间的角度。这意味着NFA,可以派生的简单、灵活,且经济有效的方法,在应用程序中,可以使用,而不是患者,从估计的角度和校准步骤,真正的脖子角可以派生。校准步骤可以通过使用简单的过程如下:<list> <list-item> <label>(一)</label> </list-item> </list></p> <p>当候选人获得的校准角是正直的。</p> <list-item> <label>(b)</label> <p>这个正直的角被认为是90度的估计脖子角在那一刻。</p> </list-item> <list-item> <label>(c)</label> <p>之间的区别真正的估计和正直的角被添加到每个估计颈角值。</p> </list-item> <p></p> <table-wrap id="tab1"> <label>表1</label> <p>脑中风NFA在静态情况下(单位:度)。</p> <table> <thead> <tr> <th align="left">静态情况下</th> <th align="center">10秒没有变化</th> <th align="center">1级</th> <th align="center">2级</th> <th align="center">3级</th> <th align="center">4级</th> <th align="center">5级</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left">意思是(NFA)</td> <td align="center">83.6211</td> <td align="center">82.4773</td> <td align="center">76.2310</td> <td align="center">66.1847</td> <td align="center">58.4557</td> <td align="center">45.9955</td> </tr> <tr> <td align="left">意思是(CVA)</td> <td align="center">49.3835</td> <td align="center">48.5494</td> <td align="center">40.7722</td> <td align="center">30.2919</td> <td align="center">22.7974</td> <td align="center">9.2151</td> </tr> <tr> <td align="left">意思是(NFA−患者</td> <td align="center">34.2376</td> <td align="center">33.9280</td> <td align="center">35.4588</td> <td align="center">35.8928</td> <td align="center">35.6582</td> <td align="center">36.7804</td> </tr> <tr> <td align="left">Var (NFA−患者</td> <td align="center">0.0632</td> <td align="center">0.0461</td> <td align="center">0.0518</td> <td align="center">0.0273</td> <td align="center">0.0340</td> <td align="center">0.0681</td> </tr> </tbody> </table> </table-wrap> <table-wrap id="tab2"> <label>表2</label> <p>脑中风NFA行走情况(单位:度)。</p> <table> <thead> <tr> <th align="center" colspan="2">行走的情况下</th> <th align="center">1级</th> <th align="center">2级</th> <th align="center">3级</th> <th align="center">4级</th> <th align="center">5级</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left" rowspan="4">3公里/小时</td> <td align="center">意思是(NFA)</td> <td align="center">81.4722</td> <td align="center">74.4427</td> <td align="center">71.6546</td> <td align="center">65.7486</td> <td align="center">58.8117</td> </tr> <tr> <td align="center">意思是(CVA)</td> <td align="center">45.3579</td> <td align="center">37.3134</td> <td align="center">34.1081</td> <td align="center">28.1364</td> <td align="center">21.5184</td> </tr> <tr> <td align="center">意思是(NFA−患者</td> <td align="center">36.1144</td> <td align="center">37.1292</td> <td align="center">37.5465</td> <td align="center">37.6123</td> <td align="center">37.2933</td> </tr> <tr> <td align="center">Var (NFA−患者</td> <td align="center">0.3312</td> <td align="center">0.1863</td> <td align="center">0.1491</td> <td align="center">0.3100</td> <td align="center">0.5335</td> </tr> <tr> <td align="center" colspan="7"> <hr></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="4">4公里/小时</td> <td align="center">意思是(NFA)</td> <td align="center">82.7458</td> <td align="center">75.8507</td> <td align="center">69.3977</td> <td align="center">65.0855</td> <td align="center">60.2854</td> </tr> <tr> <td align="center">意思是(CVA)</td> <td align="center">46.0182</td> <td align="center">38.7697</td> <td align="center">31.8672</td> <td align="center">27.5250</td> <td align="center">22.9371</td> </tr> <tr> <td align="center">意思是(NFA−患者</td> <td align="center">36.7277</td> <td align="center">37.0810</td> <td align="center">37.5305</td> <td align="center">37.5605</td> <td align="center">37.3483</td> </tr> <tr> <td align="center">Var (NFA−患者</td> <td align="center">0.9034</td> <td align="center">0.4096</td> <td align="center">0.7186</td> <td align="center">0.8024</td> <td align="center">0.5123</td> </tr> <tr> <td align="center" colspan="7"> <hr></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="4">5公里/小时</td> <td align="center">意思是(NFA)</td> <td align="center">82.0928</td> <td align="center">74.7623</td> <td align="center">69.1052</td> <td align="center">64.1363</td> <td align="center">58.7212</td> </tr> <tr> <td align="center">意思是(CVA)</td> <td align="center">45.9104</td> <td align="center">37.4357</td> <td align="center">31.0791</td> <td align="center">26.0616</td> <td align="center">21.2336</td> </tr> <tr> <td align="center">意思是(NFA−患者</td> <td align="center">36.1824</td> <td align="center">37.3266</td> <td align="center">38.0261</td> <td align="center">38.0747</td> <td align="center">37.4876</td> </tr> <tr> <td align="center">Var (NFA−患者</td> <td align="center">0.2328</td> <td align="center">0.3207</td> <td align="center">0.1990</td> <td align="center">0.4291</td> <td align="center">0.6641</td> </tr> </tbody> </table> </table-wrap> <fig-group id="fig6"> <label>图6</label> <p>关系脑中风NFA (a)静态情况下;(b) 3公里/小时步行;(c) 4公里/小时步行;(d) 5公里/小时散步。</p> <fig id="fig6a"> <label>(一)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.006a"></graphic> </fig> <fig id="fig6b"> <label>(b)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.006b"></graphic> </fig> <fig id="fig6c"> <label>(c)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.006c"></graphic> </fig> <fig id="fig6d"> <label>(d)</label> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.006d"></graphic> </fig> </fig-group> <p>实验数据从所有候选人还包括检查计划的颈角估计方法的性能。表<xref rid="tab3" ref-type="table"> 3</xref>显示了平均绝对误差估计的脖子角,属于“直接计算法”(在每个样本的数据计算的角度),我们提出了基于时间的走一步“灵活的区间平均法”(计算角度基于平均加速度之间的连续走步骤),和“固定间隔平均法”(计算角加速度平均的基础上在一个固定的时间间隔为0.5,0.75,和1秒)。真正的脖子弯曲角(NFA)是通过一个校准步骤从craniovertebral角度(CVA)衡量OptiTrack摄像系统。上面的视觉对比方法的一个例子是呈现在图<xref rid="fig7" ref-type="fig"> 7</xref>。</p> <table-wrap id="tab3"> <label>表3</label> <p>平均绝对误差的估计脖子角校准步骤之后(单位:度)。</p> <table> <thead> <tr> <th align="center" colspan="2">行走的情况下</th> <th align="center">直接计算法</th> <th align="center">固定间隔<break></break> <italic> T</我t一个lic>= 0.5秒</th> <th align="center">固定间隔<break></break> <italic> T</我t一个lic>= 0.75秒</th> <th align="center">固定间隔<break></break> <italic> T</我t一个lic>= 1秒</th> <th align="center">提出了灵活的间隔</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td align="left" rowspan="6">3公里/小时</td> <td align="center">1级</td> <td align="center">1.8637</td> <td align="center">0.5419</td> <td align="center">0.5403</td> <td align="center">0.4982</td> <td align="center">0.4836</td> </tr> <tr> <td align="center">2级</td> <td align="center">1.8715</td> <td align="center">0.5579</td> <td align="center">0.5356</td> <td align="center">0.4999</td> <td align="center">0.4826</td> </tr> <tr> <td align="center">3级</td> <td align="center">1.7772</td> <td align="center">0.5449</td> <td align="center">0.4932</td> <td align="center">0.4780</td> <td align="center">0.4545</td> </tr> <tr> <td align="center">4级</td> <td align="center">1.8539</td> <td align="center">0.5632</td> <td align="center">0.5650</td> <td align="center">0.4928</td> <td align="center">0.4793</td> </tr> <tr> <td align="center">5级</td> <td align="center">2.0296</td> <td align="center">0.6462</td> <td align="center">0.6297</td> <td align="center">0.5337</td> <td align="center">0.5074</td> </tr> <tr> <td align="center">的意思是</td> <td align="center"> <bold> 1.8792</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.5708</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.5528</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.5005</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.4815</bold></td> </tr> <tr> <td align="center" colspan="7"> <hr></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="6">4公里/小时</td> <td align="center">1级</td> <td align="center">2.4324</td> <td align="center">0.7696</td> <td align="center">0.7460</td> <td align="center">0.8390</td> <td align="center">0.6590</td> </tr> <tr> <td align="center">2级</td> <td align="center">2.2248</td> <td align="center">0.6280</td> <td align="center">0.6395</td> <td align="center">0.5494</td> <td align="center">0.5222</td> </tr> <tr> <td align="center">3级</td> <td align="center">2.2666</td> <td align="center">0.7383</td> <td align="center">0.6646</td> <td align="center">0.6376</td> <td align="center">0.5636</td> </tr> <tr> <td align="center">4级</td> <td align="center">2.2077</td> <td align="center">0.8018</td> <td align="center">0.5846</td> <td align="center">0.6797</td> <td align="center">0.5552</td> </tr> <tr> <td align="center">5级</td> <td align="center">2.2607</td> <td align="center">0.6116</td> <td align="center">0.6482</td> <td align="center">0.6276</td> <td align="center">0.5534</td> </tr> <tr> <td align="center">的意思是</td> <td align="center"> <bold> 2.2784</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.7099</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.6566</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.6667</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.5707</bold></td> </tr> <tr> <td align="center" colspan="7"> <hr></td> </tr> <tr> <td align="left" rowspan="6">5公里/小时</td> <td align="center">1级</td> <td align="center">2.6015</td> <td align="center">0.5970</td> <td align="center">0.6359</td> <td align="center">0.5893</td> <td align="center">0.5434</td> </tr> <tr> <td align="center">2级</td> <td align="center">2.5488</td> <td align="center">0.6479</td> <td align="center">0.6007</td> <td align="center">0.5484</td> <td align="center">0.5537</td> </tr> <tr> <td align="center">3级</td> <td align="center">2.3671</td> <td align="center">0.5444</td> <td align="center">0.5038</td> <td align="center">0.5273</td> <td align="center">0.4856</td> </tr> <tr> <td align="center">4级</td> <td align="center">2.3915</td> <td align="center">0.5932</td> <td align="center">0.6272</td> <td align="center">0.6478</td> <td align="center">0.5585</td> </tr> <tr> <td align="center">5级</td> <td align="center">2.5111</td> <td align="center">0.6832</td> <td align="center">0.6684</td> <td align="center">0.7290</td> <td align="center">0.5866</td> </tr> <tr> <td align="center">的意思是</td> <td align="center"> <bold> 2.4840</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.6131</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.6072</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.6084</bold></td> <td align="center"> <bold> 0.5456</bold></td> </tr> </tbody> </table> </table-wrap> <fig id="fig7"> <label>图7</label> <p>估计颈角不同的方法在3公里/小时。</p> <graphic xlink:href="//www.newsama.com/downloads/journals/js/2017/2936041.fig.007"></graphic> </fig> <p>结果从表<xref ref-type="table" rid="tab3"> 3</xref>表明,我们建议的方法提供了更好的结果在所有环境中与他人相比。更具体地说,“直接计算法”在每一个样本的数据给出了一个可接受的结果与平均绝对误差的估计角变化从1.88到2.49度。自外部转发和垂直方向的加速度可以取消以平均每走一步,我们建议的方法提供了更好的结果与其他方法相比,平均绝对误差从0.48到0.57度。此外,步行步长和人类的步态走在每个速度是个人依赖参数,该方法显示了它的灵活性,我们可以使用为个人独立参数。</p> </sec> <back> <sec> <title>的利益冲突</t我tle> <p>作者宣称没有利益冲突。</p> </sec> <sec> <title>作者的贡献</t我tle> <p>Duc Cong见鬼Quoc同庆见鬼,俊Chee年轻,年轻的秀Suh本研究的构思和设计。Duc Cong党和Quoc同庆党进行了实验。Duc Cong讨厌写论文。年轻秀Suh审查和编辑的手稿。</p> </sec> <ack> <title>确认</t我tle> <p>这项工作是由韩国国家研究基金会授予由韩国政府(没有。2016 r1d1a1a09918657)。</p> </ack> <ref-list> <ref id="B1" content-type="article"> <label>1</label> <element-citation publication-type="journal"> <person-group person-group-type="author"> <name> <surname> 科恩</surname> <given-names> s P。</given-names> </name> </person-group> <article-title> 流行病学,诊断和治疗颈部疼痛</一个rticle-title> <source> <italic> 梅奥诊所的公报</我t一个lic> <year> 2015年</year> <volume> 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