文章摘要
引用本文:陈建国,杨 徐,李玉榕.角速度信号在功能性电刺激系统步态分段算法中的应用[J].福州大学学报(自然科学版),2018,46(2):216~222
角速度信号在功能性电刺激系统步态分段算法中的应用
Angular velocity signal applied to gait segmentation algorithm in functional electrical stimulation system
  
DOI:10.7631/issn.1000-2243.17058
中文关键词: 脑卒中  步态分段算法  穿戴式设备  角速度信号
英文关键词: stroke  gait segmentation algorithm  wearable device  angular velocity signal
基金项目:
作者单位
陈建国 福州大学电气工程与自动化学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建 福州 350116 
杨 徐 福州大学电气工程与自动化学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建 福州 350116 
李玉榕 福州大学电气工程与自动化学院福建省医疗器械和医药技术重点实验室福建 福州 350116 
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中文摘要:
      研究可应用于功能性电刺激输出控制的步态识别算法,利用MEMS传感器采集步态的角速度数据,通过设置阈值实时识别患者行走时的摆动相,在脚跟离地时刻开启功能性电刺激,在脚跟着地时刻停止电刺激. 平地自由行走模式和跑步机平台下的实验结果表明:该算法对脚跟离地和脚跟着地两个时刻的识别率分别大于97%和98%. 本算法不需要积分运算,避免了累积误差,步态分段准确性高且算法简单,易于在单片机中实现,为研究穿戴式功能性电刺激系统提供了基础与保证.
英文摘要:
      A gait segmentation algorithm applied in functional electrical stimulation output control was studied in this paper. The angular velocity data was gotten by MEMS sensor,which can identify patients with the swing phase when walking in real time by set the threshold. The functional electrical stimulation was opened in heel off and stopped in heel strike. The results of walking mode and treadmill mode showed that the recognition rate of heel off and heel strike was over 97% and 98% respectively. This algorithm does not require integration calculation,so it can avoid the cumulative error and predict the gait fragmentation accurately. It is simple enough to be implemented in the microcontroller,guaranteeing the study of wearable functional electrical stimulation system.
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