研究目的
开发一种可穿戴惯性测量系统及其相关的时空步态分析算法，用于获取定量测量数据，并从脑卒中或帕金森病患者的时空步态模式中探索临床指标。
研究成果
所提出的可穿戴惯性测量系统及其相关的时空步态分析算法能有效提取中风或帕金森病患者的步态参数。该系统显示出作为监测这些患者治疗效果和诊断步态障碍工具的潜力。
研究不足
该研究仅限于分析踝关节矢状面的步态模式。未来研究可扩展至包含膝关节和髋关节角度，以更全面地评估冠状面和水平面的步态病理。
1：实验设计与方法选择：
本研究开发了一套可穿戴惯性测量系统及步态时空分析算法。该算法包含惯性信号采集、信号预处理、步态相位检测和踝关节活动度估算等流程，采用互补滤波器融合加速度与角速度数据以降低积分误差。
2：样本选择与数据来源：
招募24名受试者（包括脑卒中患者、帕金森病患者及健康对照组），要求其佩戴惯性测量系统以正常步速沿10米直线行走。
3：实验设备与材料清单：
可穿戴系统包含微控制器（ATmega 328）、三轴加速度计与陀螺仪（MPU-6050）以及射频无线传输?？椋╪RF24L01）。
4：8）、三轴加速度计与陀螺仪（MPU-6050）以及射频无线传输模块（nRF24L01）。 实验流程与操作规范：
4. 实验流程与操作规范：受试者将系统固定于足部后沿10米直线行走，通过所提算法采集并分析其步态记录。
5：数据分析方法：
提取步幅时间、步行时间、步幅长度、步频、步速、步频节奏、支撑相时间、摆动相时间及踝关节活动度等步态参数进行分析。
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MPU-6050
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InvenSense
Simultaneously detect the accelerations and angular velocities generated from walking movements in a 3-dimensional space.
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ATmega 328
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Atmel
Collect the digital signals generated from the accelerometer and gyroscope through an I2C interface.
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nRF24L01
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Nordic Semiconductor
Transmit wirelessly the accelerations and angular velocities to a HCI for further real-time signal processing and analysis.
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FSR406
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FlexiForce
Force sensor used for the evaluation of inertial-sensor-based wearable device.
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