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A medida que los robots exoesqueleto se aplican con mayor frecuencia a las personas con discapacidad para recuperar la movilidad, la deteccin y el reconocimiento de los movimientos de la marcha humana son importantes para preparar modos de control adecuados para los exoesqueletos. Este trabajo propone explorar el potencial del mtodo de descomposicin modal emprica por conjuntos (EEMD) para ayudar a analizar y reconocer los movimientos de la marcha de sujetos humanos que llevan el exoesqueleto para caminar. Las funciones intrnsecas de modo (IMFs) extradas de las seales originales de la marcha por EEMD se utilizan para actuar como entradas para los algoritmos de clasificacin. Se han encontrado correlaciones evidentes entre algunas FMI y las secuencias cinemticas de la marcha original. Se muestran los resultados experimentales del reconocimiento de la fase de la marcha en 14 sujetos sanos. Se investiga el rendimiento de las seales de composicin extradas de las seales originales, lo que indica que podran ser tiles cuando se lleva un exoesqueleto y podran ser tiles cuando se camina sin exoesqueleto en el reconocimiento de la marcha. Adems, se analiza la similitud de la sinergia articular entre llevar y no llevar exoesqueleto, y el resultado muestra que la sinergia articular podra cambiar entre llevar y no llevar exoesqueleto. Los resultados cuantitativos muestran que, basndose en algunas FMI de los mismos rdenes, estos algoritmos de aprendizaje automtico pueden lograr resultados prometedores.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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