2、步态研究:从医学、心理到计算机视觉的多维度探索

步态研究:从医学、心理到计算机视觉的多维度探索

1. 步态研究的历史与医学基础

步态研究历史悠久,早期如亚里士多德、达芬奇、伽利略等都在相关领域有所贡献。博雷利是人类运动研究的先驱,他对运动的力学原理感兴趣,为运动生物力学研究奠定了基础。后来,韦伯兄弟用简单仪器研究人类行走和跑步,认为下肢像钟摆运动,但这些研究缺乏科学论证,需要更先进的数学技术和可靠的仪器来深入研究。

迈布里奇是第一个广泛使用摄影技术记录运动的人。此后,医学和生物力学领域对步态进行了大量研究,因为步态是人类活动的基础。医学研究的目的是对步态成分进行分类,以治疗病理异常的患者。默里等人针对病理正常的人制定了标准运动模式,用于与病理异常患者的步态模式进行比较,研究表明每个受试者的步态似乎是独特的。不过,医学领域常用的数据收集系统需要在受试者身上附着标记,这种方法虽在医学领域实用,但不适合用于身份识别。

1.1 步态周期

一个步态周期是同一脚连续两次初始脚与地面接触(脚跟触地)的时间间隔。每条腿有两个不同的阶段:站立阶段(脚与地面接触)和摆动阶段(脚离开地面向前移动到下一步)。周期从一只脚的脚跟触地开始,标志着站立阶段的开始。此时脚踝弯曲使脚平放在地面上,身体重量转移到这只脚上。另一只脚的脚跟离地向前摆动。当身体重量转移到另一只脚上时,支撑腿的膝盖弯曲,后面那只脚的其余部分离地,结束站立阶段。

从默里等人的研究可以得出,如果考虑所有的步态运动,步态是独特的。大约有二十种不同的步态成分,其中一些只能从受试者的俯视视角测量。默里发现“骨盆和胸部的旋转在不同受试者之间差异很大”,而且这些旋转模式即使从俯视视角也难以测量,并且不适合在许多实际情况中应用。此外,这些旋转模式在同一受试者

2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制与黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及与其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习与教学案例;③支持高水平论文复现与算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试与拓展,鼓励在此基础上开展算法融合与性能优化研究
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