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步速、步行周期和时相 步速（walking velocity） 行走时单位时间内在行进的方向上整体移动的直线距离称为步速，即行走速度，通常用m/min表示。一般健全人通常行走的速度约为65～95m/min。也可以用步行10m所需的时间来计算。 步行周期（gait cycle） 在行走时一侧足跟着地到该侧足跟再次着地的过程被称为一个步行周期，通常用时间秒（s）表示。一般成人的步态周期约为1～1.32 s左右。 步行时相（gait phase/period） 行走中每个步态周期都包含着一系列典型姿位的转移。人们通常把这种典型姿位变化划分出一系列时段，称之为步态时相（gait phase），一个步行周期可分为支撑相（stance phase）和摆动相（swing phase）。一般用该时相所占步态周期的百分数（cycle%）作为单位来表达，有时也用秒（s）表示。

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在Simscape中运行机器人模型 版权所有2012-2021 The MathWorks（TM），Inc. 本示例说明如何使用仿真工具来支持正在运行的机器人的设计。 有关更多背景信息，请参见IEEE工业电子学会第34届年会，2008年11月10日至13日，佛罗里达州奥兰多，RA，Hyde和J. Wendlandt，“工具支持的机电系统设计”。 打开Robot_Run_4Legs.prj开始。 这将设置路径并打开完整的模型。 模型中的超链接可引导您找到模型中可以浏览的选项。

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matlab三维步态分析系统代码帕金森氏病的原发性和继发性运动症状与DREAM挑战数据集的相关性 Parth Shah2，R.Sahiti Pudota1，Miad Faezipour1，Ph.D。，Jani Macari Pallis，Ph.D.1 布里奇波特大学，221大学大道，布里奇波特，CT 06604 1，（UB校友）2 简易句 计算加速度，距离，步数，每步距离和信号能量（信号幅度的平方和），以确定如何使用帕金森氏病数字生物标记物DREAM Challenge识别出帕金森氏病的主要和次要运动症状。 1]数据集。 背景/简介 2016年初，Pallis和Faezipour从Bridgeport大学获得了种子资金，用于与两名生物医学工程研究生[2]进行研究，他们随后发表了他们的硕士论文，以创建用于步态和跌倒检测的智能手机数据收集应用程序[ 3]以及在MATLAB中使用分类方案来分析该数据以进行跌倒检测[4]。 作为该项目的一部分，该小组检查（但未分析）来自PhysioNet [5]的数据集的步态和跌倒，并认识到正在开发的Smart-Phone和MATLAB应用程序也可以扩展为识别

使用步态分析进行帕金森氏病检测 对帕金森氏病（PD）患者和对照对象的步态分析已进行分析，以显示PD患者和对照对象的差异。 使用Phisonet的Gaitpdb数据库提供的数据（已在对象的每只脚上使用8个传感器来计算垂直地面反作用力（VGRF）），已使用7个统计函数执行了数据压缩，以获得数据的代表性图像。 统计函数（最小值，最大值，均值，中位数，标准差，偏度和峰度）已用于将超过300万个元组压缩为310个元组。 最后，各种机器学习技术已应用于转换后的数据集，以执行帕金森氏病的检测。 使用Logistic回归，决策树，随机森林，SVM（线性内核），SVM（RBF内核），SVM（多核）和k最近邻居进

下载MATLAB APP或其它手机应用，基于手机内置加`速度传感器`采集个人行走步态数据。数据采集==>步态数据去噪==>步频、步态主成分分析==>步态时频分析 walk_analysis1.m 处理匀速步行数据 walk_analysis2.m 处理脚跟离地步行数据 walk_analysis3.m 处理匀速跑步数据 walk_analysis4.m 处理走-跑数据 dfs.m 傅里叶级数计算子函数