[發(fā)明專利]一種基于腳部靜電的膝關(guān)節(jié)屈曲角度監(jiān)測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710406626.6
• 申請(qǐng)日: 2017-06-02
• 公開（公告）號(hào): CN107374637A
• 公開（公告）日: 2017-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳曦;李鵬斐;王偉;李孟軒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京理工大學(xué)
• 主分類號(hào): A61B5/107
• 分類號(hào): A61B5/107;A61B5/11;A61B5/00
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• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于腳部靜電的膝關(guān)節(jié)屈曲角度監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：利用所設(shè)計(jì)的靜電感應(yīng)電極監(jiān)測(cè)患者行走時(shí)其腳部運(yùn)動(dòng)所產(chǎn)生的靜電信號(hào)；

步驟二：對(duì)該信號(hào)進(jìn)行信號(hào)調(diào)理及消噪處理，去除信號(hào)中工頻及高頻信號(hào)的干擾；

步驟三：對(duì)消噪過(guò)的信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，并對(duì)頻域信號(hào)進(jìn)行主成分分析，得到信號(hào)的主成分矩陣；

步驟四：基于預(yù)設(shè)的膝關(guān)節(jié)多種屈曲角度標(biāo)準(zhǔn)信號(hào)庫(kù)，利用K最鄰算法對(duì)特征矩陣進(jìn)行分類識(shí)別，得到該次測(cè)試信號(hào)對(duì)應(yīng)的屈曲角度。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于腳部靜電的膝關(guān)節(jié)屈曲角度監(jiān)測(cè)方法，其特征在于：所述信號(hào)調(diào)理過(guò)程包括電荷放大、電流電壓轉(zhuǎn)換、50Hz工頻陷波和10Hz低通濾波；利用探測(cè)極板獲取靜電感應(yīng)電荷量，電荷量的變化會(huì)產(chǎn)生靜電感應(yīng)電流，該電流經(jīng)過(guò)T型反饋網(wǎng)絡(luò)組成的微電流放大電路后得到可被測(cè)量的電壓值，之后該信號(hào)經(jīng)過(guò)50Hz工頻陷波和10Hz低通濾波去除工頻噪聲及高頻信號(hào)干擾后，得到表征人體步行運(yùn)動(dòng)的電信號(hào)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于腳部靜電的膝關(guān)節(jié)屈曲角度監(jiān)測(cè)方法，其特征在于：步驟三中的頻譜分析過(guò)程為：對(duì)步驟二采集到的步行靜電信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到其頻域信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的一種基于腳部靜電的膝關(guān)節(jié)屈曲角度監(jiān)測(cè)方法，其特征在于：步驟四中主成分分析的過(guò)程為：

設(shè)得到的步態(tài)靜電信號(hào)數(shù)據(jù)矩陣為X∈R^n×m，其PCA模型表示為：

X＝t₁p₁^T+t₂p₂^T+…+t_kp_k^T+E

其中，k為保留的主元數(shù)，k≤m，t_i(i＝1…k)為主元，p_i(i＝1…k)為負(fù)荷向量，E為殘差。

根據(jù)主成分分析的基本原理，可將人體步態(tài)靜電信號(hào)的主成分分析計(jì)算步驟歸納如下：

1.計(jì)算n×p階樣本數(shù)據(jù)矩陣X相關(guān)系數(shù)矩陣。

2.計(jì)算特征值和特征向量。對(duì)樣本相關(guān)系數(shù)矩陣R進(jìn)行特征分解，得到特征值和特征向量。

3.計(jì)算主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率。前m個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率大于某個(gè)閾值(在此選用80％)時(shí)可以認(rèn)為主成分個(gè)數(shù)為m。

4.計(jì)算PCA得分矩陣得到新的特征變量。

利用PCA可對(duì)步態(tài)靜電信號(hào)進(jìn)行降維處理得到主成分矩陣。