基于多元多尺度熵的人体平衡系统研究

摘要

据相关统计资料显示，跌倒是造成老年人意外伤害的主要来源。近些年的研究表明，随机的振动刺激能够提升神经元对微弱信号的传输和识别能力，这种被称为随机振动的现象有助于提升人体的平衡感。振动源主要有偏心电机、线性谐振器和压电陶瓷，但是这些设备大多数体积很大，病人需要站立在设备上才能进行治疗，而且设备产生的振动刺激并不一定是严格随机的。
　　本文分析了当前国内外对跌倒预防和平衡感增强的一些研究成果，从平衡能力的评估和平衡感的增强这两个方向入手，尝试确立一套科学有效的评估标准，以实现对人体姿态稳定性的能力进行量化，并通过这个评估标准来验证治疗系统是否有助于提高老年人的平衡感和对身体的协调性。在评估系统中，本文采用人体压力中心(center of pressure，COP)数据来进行分析，针对COP数据的非平稳和非线性的特点，采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)、多元经验模态分解（Multivariate Empirical Mode Decomposition，MEMD）、多尺度熵（Muti-scale Sample Entropy, MSE）、多元多尺度熵(MultivariateMuti-scale Sample Entropy, MMSE)分析COP数据。在治疗系统中，本文设计了一种由触摸开关控制的振动鞋垫尝试增强老年人的平衡感，振动鞋没有过多的考虑振动的随机性，而是注重于振动鞋的轻便性，病人可以穿着鞋子正常走动，能够根据走路的步伐产生机械振动来刺激脚部，旨在增强脚部神经元的传输和识别能力，通过建立的评估标准来验证振动鞋垫是否能够增强老年人的姿态稳定性。
　　本文设计了评估实验和治疗实验两个实验组，通过两组实验的数据对比分析四种数据分析方法。研究结果显示，基于MEMD的MMSE分析方法能够更敏感的区分实验者平衡能力的强弱，而且由触摸开关控制的振动鞋垫在一定程度上能够有效的提升老年人的平衡感。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题来源

1．2 课题研究的背景、目的及意义

1．3 相关领域国内外研究现状

1．3．1 姿态稳定性的评估的研究现状

1．3．2 姿态稳定性的增强的研究现状

1．4 本文主要研究内容及结构

第2章 多元多尺度熵方法仿真研究

2．1 经验模态分解

2．1．1 经验模态分解的基本原理

2．1．2 EMD的分解过程

2．1．3 EMD的仿真分析

2．2 多元经验模态分解

2．2．1 多元经验模态分解算法

2．2．2 MEMD分解过程

2．3 多尺度熵

2．3．1 多尺度熵算法

2．3．2 多尺度熵计算过程

2．3．3 MSE的仿真分析

2．4 多元多尺度熵

2．4．1 多元多尺度熵算法介绍

2．4．2 多元多尺度熵计算过程

2．4．3 MMSE的仿真分析

2．5 本章小结

第3章 振动鞋系统及其实验设计

3．1 振动鞋系统的设计

3．1．1 随机共振的原理

3．1．2 振动鞋的详细设计

3．2 COP数据测量仪

3．3 实验方法设计

3．3．1 评估系统

3．3．2 治疗系统

3．4 本章小结

第4章 实验结果分析

4．1 多尺度熵分析

4．1．1 多尺度熵数据分析流程

4．1．2 多尺度熵的结果分析

4．2 多元多尺度熵分析

4．2．1 多元多尺度熵的分析流程

4．2．2 多元多尺度熵的结果分析

4．3 基于经验模态分解的多尺度熵分析

4．3．1 基于EMD的MSE分析流程

4．3．2 基于EMD的MSE的结果分析

4．4 基于多分辨率经验模态分解的多元多尺度熵分析

4．4．1 基于MEMD的MMSE分析流程

4．4．2 基于MEMD的MMSE结果分析

4．5 MSE和MMSE结果对比分析

4．6 数据分析结论

4．7 本章小结

第5章 总结与展望

5．1 本文工作总结

5．2 下一步研究展望

致谢

参考文献

附录A 研究生期间的研究成果

附录B 研究生期间参与的项目