运动模式下人体步态与心电信号的关联性分析研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 步态分析研究现状

1.2.2 心电信号分析研究现状

1.2.3 结合步态与心电信号的研究现状

1.3 本文主要研究内容

2 三维运动捕捉实验与信号采集

2.1 引言

2.2 人体步态流程

2.3 心电信号产生机理与特点

2.3.1 心电信号产生机理

2.3.2 心电信号波形组成

2.4 多元信号采集系统

2.4.1 三维运动捕捉系统

2.4.2 无线心电采集系统

2.5 实验准备

2.5.1 受试者选择

2.5.2 Marker位置

2.5.3 实验方案及过程

2.6 本章小结

3 人体运动三维坐标的步态特征提取

3.1 引言

3.2 步态周期检测及划分

3.3 步态时空和角度特征的提取

3.3.1 时空特征

3.3.2 角度特征

3.4 步态非线性动力学特征的提取

3.4.1 熵

3.4.2 复杂度

3.5 步态时频特征的提取

3.6 多步态特征向量MGF

3.7 实验结果与分析

3.8 本章小结

4 基于自适应双阈值的运动心电信号检测分析

4.1 引言

4.2 心电信号噪声分析

4.3 心电信号检测预处理

4.3.1 带通滤波器设计

4.3.2 微分运算

4.3.3 非线性放大处理

4.3.4 移动窗口积分（MWI）

4.4 QRS特征波检测与决策规则

4.4.1 基准标记

4.4.2 初始化双阈值

4.4.3 自适应阈值

4.4.4 回溯搜索与不应期检测

4.5 实验仿真结果与分析

4.6 本章小结

5 步态特征与心电 RR 间隔的回归模型

5.1 引言

5.2 BP神经网络

5.3 随机森林

5.4 高斯过程回归

5.5 正则超限学习机

5.6 核超限学习机

5.7 模型的性能评价指标

5.8 实验仿真结果与分析

5.8.1 单一步态特征的关联性分析

5.8.2 MGF的关联性分析

5.8.3 五种运动模式的关联性分析

5.8.4 个体在混合模式下的关联性分析

5.9 本章小结

6 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 未来展望

致谢

参考文献

附录