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摘要
为了准确分辨并识别不同人体的步态特征,提出采用递归图和递归定量分析的方法,计算人体步态非线性时间序列的复杂度。首先利用互信息和伪邻近法分别计算得到合适的延时时间和嵌入维数,根据相空间重构的原理将一维时间序列扩展到高维相空间中,获得时间序列在高维空间中邻近点的分布规律和运动特点。构建了患有帕金森疾病的老年人、健康老年人和健康年轻人的步态信号递归图,可以直观定性分析和评估这3组人群的步态信号的空间分布程度,其中健康人群最复杂。采用递归定量分析,量化了人体步态的复杂度,结果表明,患有帕金森疾病的人群的步态复杂度最小,而且独立样本t检验显示了3组人群的复杂度具有显著的差异性。该方法简单可行,可以准确地对不同年龄和帕金森疾病的人群进行分类识别,有利于人体健康监测和诊断研究。
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单位西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
