基于加速度的人體步態(tài)信息多尺度熵研究

生理信號的研究和處理一直是人體健康和醫(yī)學研究的重點。人體的步態(tài)信息
與人體生理結(jié)構(gòu)、運動控制系統(tǒng)、行為等生理和心理因素有關(guān)，并且如同指紋一
樣，包含了個體的特異性信息。加速度作為反映步態(tài)信息的一個重要方面，也同
樣包含了人體運動系統(tǒng)的豐富信息，從一個側(cè)面反映出人體的精神狀態(tài)、運動狀
態(tài)及其特征。
本文采用三軸向加速度傳感器MMA7260Q和USB2000AQ數(shù)據(jù)采集卡組成
加速度信號采集系統(tǒng)并設(shè)計實驗，對實驗對象在不同狀態(tài)下的加速度進行采集，
得到了三軸向加速度的原始數(shù)據(jù)。研究了坐標軸校正的算法和應用條件。
通過對很多種不同的分析方法的研究與比較，本文最終選擇多尺度熵的方法
對加速度信號進行分析，得到了多尺度熵曲線。通過相關(guān)性研究，發(fā)現(xiàn)其有很好
的重復性。為了說明多尺度熵在數(shù)據(jù)分析中的優(yōu)勢，將其結(jié)果與功率譜進行了比
較。結(jié)果顯示，多尺度熵的方法更能夠體現(xiàn)出加速度的細節(jié)特征。利用己計算出
的多尺度熵曲線，提取了曲線的特征點進行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)曲線波峰的分布位置
針對不同的實驗對象有各自的分布規(guī)律，同時通過相關(guān)性運算比較發(fā)現(xiàn)相同測試
者曲線相似形很高，不同測試者差異較大。最后研究了實驗對象在異常步態(tài)下的
多尺度熵曲線，得出了特征值和熵值變化的趨勢。