基于加速度的人体步态信息多尺度熵研究

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1、摘要生理信号的研究和处理一直是人体健康和医学研究的重点。人体的步态信息与人体生理结构、运动控制系统、行为等生理和心理因素有关，并且如同指纹一样，包含了个体的特异性信息。加速度作为反映步态信息的一个重要方面，也同样包含了人体运动系统的丰富信息，从一个侧面反映出人体的精神状态、运动状态及其特征。本文采用三轴向加速度传感器MMA7260Q和USB2000AQ数据采集卡组成加速度信号采集系统并设计实验，对实验对象在不同状态下的加速度进行采集，得到了三轴向加速度的原始数据。研究了坐标轴校正的算法和应用条件。通过对很多种不同的分析方法的研究与比较，本文最终选择多尺度熵的方

2、法对加速度信号进行分析，得到了多尺度熵曲线。通过相关性研究，发现其有很好的重复性。为了说明多尺度熵在数据分析中的优势，将其结果与功率谱进行了比较。结果显示，多尺度熵的方法更能够体现出加速度的细节特征。利用己计算出的多尺度熵曲线，提取了曲线的特征点进行统计分析，发现曲线波峰的分布位置针对不同的实验对象有各自的分布规律，同时通过相关性运算比较发现相同测试者曲线相似形很高，不同测试者差异较大。最后研究了实验对象在异常步态下的多尺度熵曲线，得出了特征值和熵值变化的趋势。关键词：步态多尺度熵分析小波变换加速度ABSTRACTStudyingandprocessingph

3、ysiologicalsignalshavebeenthefocusofhumanhealthandmedicalresearchforalongtime．Gaitisrelevanttophysiologicalfactors．suchashumanphysiologicalstructure，movementcontrolsystem，andpsychologicalfactors．Asthefingerprints，itcontainsindividualspecificinformation．Acceleration，asallimportantasp

4、ectofgaitinformation，containsalotofinformationaboutbodymotionsystem，andreflectsthecharacteristicsofhuman’Smetalandmovementstate．Inthepaper,experimentsaredesignedonthebaseofsignalacquisitionsystembya3axisaccelerometerMMA7260QandadataacquisitioncardUAB2000AQ．Atfirst，theoriginaldataof3

5、axisaccelerationsareacquiredfromdifferentsubjectsindifferentstates．Then,coordinateaxisconversionalgorithmisdesignedtogetthereliabledataforthestudyofmulti-scaleinformationentropy．Afterresearchingandcomparingseveralmethodstoanalyzetheentropy,themethodofthemulti·scaleentropyisselectedt

6、oanalyzeaccelerationsignals．Andaftertherelevantresearchoftheentropycurves，itisfoundthatthecurveshaveaverygoodrepeatability．Comparedwithitspowerspectrum，theadvantagesofMulti-scaleentropyindataanalysisareobvious．TheresultsshowthatthemethodofMulti—scaleentropycanbetterreflectthedetails

7、oftheaccelerationcharacteristics．AfterextractingthecharacteristicspointsoftheMulti—scaleentropycurveandanalyzingthem，itisfoundthatthewavecrestsofcurvefromdifferentsubjectshavedifferentdistribution．Attllesametime．self-correlationandcross—correlationcalculationresultsshowthatcurvesfro

8、mthesamesubjectarev