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1.5 假肢和外骨骼机器人 Rheo(图 5a，冰岛，Össur公司)适用于大腿残 肢或膝关节离断的截肢患者。使用者体重可达 125 kg，其内部微处理器实时检测腿部运动信号，频率 可达 1 000 次 /s，具有极高的地形适应能力 [16]。 C-leg(图 5b，德国，Otto Bock公司)框架由碳纤维 材料制造，内置微处理器自动调节膝盖弯曲时动态 特性和稳定性，使用者甚至可以参加体育运动[15]。 i-limb(图 5c，英国，Touch Bionics公司)是一台假肢 手，具有 24个快速反应的动作模式，拇指可自动旋 转配合其他手指完成复杂动作，手指负载为 320 N， 手腕负载达 900 N。ReWalk(图 5d，美国，Argo Medical Technologies公司)已于 2014年获得美国食 品药品监督管理局认证，是一款外骨骼辅助机器人， 帮助使用者完成站立、坐下、行走、上下楼梯等日 常活动，其自带的电源能维持全天的基本运动，系 统适用于身高 1.6～1.9 m，体重小于 100 kg的使用者。 随着新型材料和微处理器的发展，假肢和外骨 架机器人的体积变得更加轻巧、负载能力不断提升， 功能更加丰富[15]。 1.6 辅助、康复机器人 辅助机器人设计用于帮助行动不便或丧失运 动能力的人完成日常基本活动，如吃饭、洗漱、上 (a) Rheo (b) C-leg (c) i-limb (d) ReWalk 图 5 假肢和外骨骼机器人 厕所等。 Handy1(图 6a，英国，Rehab Robotics 公司)开 发于 1987年，是最早商业化应用的辅助机器人。 Handy1的运动部分由一个 5自由度的 Cyber310机 械臂和一个夹持器组成，能够辅助使用者完成吃饭、 喝水、剃须、刷牙、绘画、游戏等简单的日常活动， 可根据使用者不同的需求对其功能进行简单的配置 和调整[17]。功能更为全面的是 iARM(图 6b，荷兰， EXACT Dynamic)，其末端为双手指型的夹持器， 整个机器人安装在电动轮椅上，使用者可通过手柄 控制机械臂的运动。借助于移动平台，iARM的功 能得到扩展，使用者能够独立完成更多的日常任务。 辅助机器人的研究难点在于其机构的设计，如 何使其满足日常生活中复杂多变的功能要求，如何 根据不同患者的身体状况配置不同的功能是研究人 员要解决的关键问题。 脑卒中、颅脑损伤、脊髓损伤病人往往因遗留 不同程度的功能障碍而无法恢复，以神经可塑性原 理为基础的重复训练，可以使患者脑运动功能可塑 性达到最佳化。通过功能性的渐近性治疗，帮助患 者重新掌握运动技能。康复机器人能有效地帮助患 者实现恢复过程。MyoPro(图 6c，美国，Myomo公 司)是专为中风、肌萎缩侧索硬化症、肌萎缩侧索硬 化症、脑脊髓损伤和其他神经肌肉疾病的患者设计 的可穿戴的肌电上肢康复机器人。它将使用者肌体 信号反馈作为运动信号，从而不断激励障碍肢体以 达到恢复的目的。Lokomat(图 6d，瑞士，Hocoma 公司)用于下肢恢复，由机器人步态矫形器、重量支 持系统和一个跑步机组成，根据预先编程设置的个 性化生理步态参数引导患者下肢运动，从而达到恢 复目的。

机器学习（1）-数据预处理：数据集与源码下载。博客当中用到的源码与数据集

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主要介绍了python数据归一化及三种方法详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

基于arcgis的python编程秘籍第二版数据文件，arcgis，Python

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在进行数据分析项目、比赛中，一手数据往往是脏数据。提高数据质量即数据预处理成为首要步骤，也会影响后期模型的表现。在此对利用Python进行预处理数据做一个总结归纳。 首先是缺失值处理。 #读取数据 import pandas as pd filepath= 'F:/...'#本地文件目录 df= pd.read_csv(train,sep=',')#df数据格式为DataFrame 查看缺失值 查看每一特征是否缺失及缺失值数量可能影响着处理缺失值的方法 df.isnull().sum() #查看每一列缺失值的数量 df.info() #查看每一列数据量和数据类型 删除缺失值 如果有些特征数

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