盖特·甘 GaitGAN的pytorch实现：使用生成对抗网络的不变步态特征提取。 Yu, Shiqi, et al. "Gaitgan: invariant gait feature extraction using generative adversarial networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2017. 相依性 python3 pytorch >= 0.4.0 。 训练 要训​​练模型，请将silhoutte数据放在存储库中，然后转到src dir并运行 python3 train.py 该模型将每500次迭代保存到执行目录中。 您可以更改train.py中的间隔。 监控表现 安装 。 使用python3 -

本构模型matlab代码

步态识别系统[神经网络] V3.4：基于步态生物特征识别的神经网络的简单有效的源代码

Skeleton-based abnormal gait recognition with spatio-temporal attention enhanced gait-structural graph convolutional networks的PDF涂鸦 Neurocomputing 2022 task:基于骨架特征的步态识别

matlab集成c代码 indoor-positioning-micro-gait-zupt- indoor positioning (micro gait /zupt) 一Arduino+MPU-9250+电脑 1.概述 该系统利用9250采集数据，然后利用电脑离线处理 2.硬件结构 图1 系统硬件构成 a.MPU-9250负责采集加速度与角速度原始数据 b.Arduino负责在MPU-9250中读取数据并利用串口将数据传送至电脑 c.电脑利用matlab对数据进行处理，得到最终结果 3.使用方法 1>.将如下图所示的程序MPU9250BasicAHRS(1).ino拷入到板子 2>将arduino板子与电脑用串口线相连,可利用AccessPort程序进行数据的读取，或者使用matlab程序dataCollect进行读取 3>利用matlab处理数据并得到结果 分别用于处理rec_3_0228.txt、Circle_3_0228.txt 、line_3_0228.txt三个文件的数据 二、树莓派+jy901+手机 1.概述 利用jy901采集用户步伐数据，树莓派连接手机共享的网络，通

步态matlab代码使用x-imu Python进行步态跟踪 这是by的Python代码，该代码最初在MATLAB上运行。 Gait-Tracking-With-x-IMU项目是针对Seb Madgwick的“”视频中演示的脚部跟踪算法的。 每次跟踪地面时，都可以通过跟踪脚步并进行积分漂移校正。 也请参阅他们的。 结果的几个例子 我提供了此Python代码的一些结果，并与MATLAB上原始代码的结果进行了比较。 spiralStairs_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的） StraightLine_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的） 楼梯和走廊_CalInertialAndMag.cs​​v Python（此存储库） MATLAB（的）

步态检测 从IMU数据集中检测两个阶段（摆动和站姿）。 安装两个IMU传感器，一个在膝盖上方，另一个在膝盖下方。 受试者应在跑步机上以可变速度行走至少2分钟，以便记录每个步态周期的每个数据。 将文件另存为.csv 第一个文件是大腿数据，第二个文件是小腿数据。 对每个阶段使用阈值，然后应用knn对阶段进行分类。 通过这种方法，我正确地获得了2个正确的阶段，即Swing阶段和Stance阶段。 编译并运行main.cpp文件。 关闭控制台窗口后，标记的数据将保存在data.dat文件中。 我将.dat文件转换为.txt文件，并上传了它，以方便您使用。 IMU传感器的采样频率为200Hz

matlab步态检测代码步态相位检测 这些页面包含原始数据，这些原始数据是针对我们在《复杂环境中的在线步态相位检测》一书中报告的实验而收集的。 我们公开提供数据，使同一领域的其他研究人员受益。 DTW均值 文件夹“ DTWMean”包括源代码，也可从（Java源代码）获得 数据 “数据”文件夹包含了本文涉及的所有实验，用于训练和测试数据，它主要使用Matlab格式。 在测试数据文件中，主要有两种类型的文件，一种是要测试的以后缀.mat结尾的数据文件，另一种是步态相位检测结果，后缀为.fig，用于四种状态，这是初始状态地面（IOff），地面（Off），初始地面（IOn）和地面（On）处于完整步态周期。 文件名末尾的1-5表示不同的速度，分别为2km / h，3km / h，4km / h，5km / h和6km / h..mat文件的列定义如下： 时间，以秒为单位 左FSR（左脚跟和球的FSR之和），以N为单位 右FSR（右脚跟和球的FSR的总和），以N为单位 左球的FSR，以N为单位 右球的FSR，以N为单位 右脚跟的FSR，以N为单位 左脚跟的FSR，以N为单位 这些.ini文件中还

matlab循环读图的代码

神经网络和隐马尔可夫模型的步态分割