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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
引用本文:庄建军,宁新宝,杨希,侯凤贞,霍铖宇.改进的重标度极差法用于人体步态信号的动力学探测[J].南京大学学报(自然科学版),2008,44(1):57-64.
作者姓名:庄建军  宁新宝  杨希  侯凤贞  霍铖宇
作者单位:[1]南京大学电子科学与工程系,生物医学电子工程研究所,南京210093 [2]中国药科大学基础科学部,信息管理教研室,南京210009
摘    要: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    Hurst指数
收稿时间:2007-04-15

Detecting dynamics of human gait using improved rescaled range analysis
Zhuang Jian-Jun,Ning Xin-Bao,Yang Xi,Hou Feng-Zhen,Huo Cheng-Yu.Detecting dynamics of human gait using improved rescaled range analysis[J].Journal of Nanjing University: Nat Sci Ed,2008,44(1):57-64.
Authors:Zhuang Jian-Jun  Ning Xin-Bao  Yang Xi  Hou Feng-Zhen  Huo Cheng-Yu
Abstract:
Keywords:nonlinearity  fractal  locomotion  entropy  Hurst exponent
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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