步态信号采集与分类平台的设计与实现

陈东毅; 李玉榕

doi:10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2022.04.10

贵州大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 39 ›› Issue (04) : 60 -66. DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2022.04.10

步态信号采集与分类平台的设计与实现

陈东毅, 李玉榕

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摘要

低成本、易实施、无接触式的步态信号采集与分类平台可为步态的定量评估、智能诊断提供新的研究路径与参考思路。应用改进经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)结合Bagging正则化共空间模式(Bagging regularized common spatial pattern, BRCSP)与Fisher线性判别分析法(Fisher linear discriminant analysis, FLDA)设计了步态信号采集与分类平台。该平台将采集到的步态信号通过改进EMD进行滤波，抑制高频干扰噪声，提取真实、有用的本征模态分量(intrinsic mode function, IMF)进行信号重构，从而得到包含完整、准确步态信息的信号；再通过BRCSP特征提取方法强化步态信号的个体差异性及共同特征，提取出显著的特征分量；最后应用FLDA方法将特征向量映射到低维度空间中并进行步态分类。实验结果表明，该平台能准确分类进入红外、激光检测区域内的不同步态，平均分类准确率达到96.6%。