Resumen

La detección dinámica del movimiento humano es importante, y se aplica ampliamente en los campos de la captura del estado de movimiento y la ingeniería de rehabilitación. En este estudio, a partir de la información multimodal de las señales de electromiografía de superficie (sEMG) del miembro superior y de las señales triaxiales de aceleración y presión plantar del miembro inferior, se propusieron métodos eficaces de control virtual de la conducción y de reconocimiento de la marcha. También se construyó un método eficaz de detección de la postura humana. En primer lugar, se utilizaron la ventana de media móvil y la comparación de umbrales para segmentar las señales sEMG del miembro superior. La desviación estándar y los valores singulares de los coeficientes wavelet se extrajeron como características. Tras el entrenamiento y la clasificación mediante el algoritmo optimizado de máquina de vectores de soporte (SVM), se realizaron la detección y el análisis en tiempo real de tres acciones de conducción virtual. La precisión media de la identificación fue del 90,90%. En segundo lugar, se extrajeron la media, la desviación estándar, la varianza y el espectro de energía wavelet de la aceleración triaxial, y estos parámetros se combinaron con la presión plantar como características de la marcha. Se seleccionó la SVM optimizada para la identificación de la marcha, y la precisión media fue del 90,48%. Los resultados experimentales mostraron que, mediante diferentes combinaciones de sensores portátiles en las extremidades superiores e inferiores, se podía detectar dinámicamente la información de la postura de movimiento, que podría utilizarse en el diseño de sistemas de rehabilitación virtual y sistemas auxiliares de la marcha.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:desviación típica, aceleración triaxial, extremidad superior, control eficaz de la conducción virtual, detección wearable de la postura humana, precisión media de la identificación, métodos de reconocimiento de la marcha, información sobre la postura en movimiento, captura del estado de movimiento, señales de presión plantar
• Keywords:standard deviation, triaxial acceleration, upper limb, effective virtual driving control, wearable human posture detection, average identification accuracy, gait recognition methods, motion posture information, motion state capture, plantar pressure signals