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改进的重标度极差法用于人体步态信号的动力学探测
被引量：
2
1
作者
庄建军
宁新宝
+2 位作者
杨希
侯凤贞
霍铖宇
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期57-64,共8页
作为人体输出生理信号之一的步态信号通常呈现一定的分形结构,具有明显的非线性特征,如何准确地探测到人体运动控制这一复杂生理系统的动力学特征具有重要的现实意义.本文通过一种改进的重标度极差法准确地捕捉到了不同自由行走速度下...
作为人体输出生理信号之一的步态信号通常呈现一定的分形结构,具有明显的非线性特征,如何准确地探测到人体运动控制这一复杂生理系统的动力学特征具有重要的现实意义.本文通过一种改进的重标度极差法准确地捕捉到了不同自由行走速度下人体步态信号的动力学分形特征,而将原始步态时间间隔序列随机打乱顺序,获得的新序列则呈现出明显的随机性;通过与按节拍器产生的三种对应行走速率下的步态信号进行分析和比较后发现:正常健康人体输出的步态信号呈现出长程正相关性,而按节拍器节律获得的步态信号则长程正相关性减弱甚至消失,证明了人体运动控制系统调控输出步态信号的重要性.步态信号的动力学分形特性是健康人体的固有特征,具有很强的鲁棒性.缩短步态时间间隔序列长度后分析,该方法依然能够有效地探测到正常健康人体步态信号的动力学特征,并且算法简单可靠、运算快速、参数敏感、抗干扰能力强,研究结果对于人体运动控制系统的建模以及量化步态信号动力学的生理状态具有一定的应用价值.
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关键词
非线性
分形
运动控制
熵
HURST指数
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职称材料
题名
改进的重标度极差法用于人体步态信号的动力学探测
被引量：
2
1
作者
庄建军
宁新宝
杨希
侯凤贞
霍铖宇
机构
南京
大学
电子
科学
与工程系
中国药科大学基础科学部
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期57-64,共8页
基金
国家自然科学基金(60501003,60701002)
文摘
作为人体输出生理信号之一的步态信号通常呈现一定的分形结构,具有明显的非线性特征,如何准确地探测到人体运动控制这一复杂生理系统的动力学特征具有重要的现实意义.本文通过一种改进的重标度极差法准确地捕捉到了不同自由行走速度下人体步态信号的动力学分形特征,而将原始步态时间间隔序列随机打乱顺序,获得的新序列则呈现出明显的随机性;通过与按节拍器产生的三种对应行走速率下的步态信号进行分析和比较后发现:正常健康人体输出的步态信号呈现出长程正相关性,而按节拍器节律获得的步态信号则长程正相关性减弱甚至消失,证明了人体运动控制系统调控输出步态信号的重要性.步态信号的动力学分形特性是健康人体的固有特征,具有很强的鲁棒性.缩短步态时间间隔序列长度后分析,该方法依然能够有效地探测到正常健康人体步态信号的动力学特征,并且算法简单可靠、运算快速、参数敏感、抗干扰能力强,研究结果对于人体运动控制系统的建模以及量化步态信号动力学的生理状态具有一定的应用价值.
关键词
非线性
分形
运动控制
熵
HURST指数
Keywords
nonlinearity,fractal,locomotion,entropy,Hurst exponent
分类号
Q811.4 [生物学—生物工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进的重标度极差法用于人体步态信号的动力学探测
庄建军
宁新宝
杨希
侯凤贞
霍铖宇
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
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