69、虚拟现实马术疗法模拟器:老年康复新方案

虚拟现实马术疗法模拟器:老年康复新方案

1. 虚拟现实模拟马术疗法的背景与优势

传统马术疗法虽对康复有益,但存在诸多研究难题,如户外数据记录困难、马匹运动难控制以及环境变量不可控等。而利用虚拟现实(VR)技术,能以安全可控的方式模拟马术疗法,可系统分离传统马术疗法的各种元素,并定量评估其对治疗效果的影响。

多项研究证实了VR马术疗法模拟器的益处:
|研究|对象|结果|
| ---- | ---- | ---- |
|Cho等(2012)|30名受试者|使用马术模拟器后,姿势平衡和运动感知能力得到改善|
|Kuczyński和Słonka(1999)|25名脑瘫患者|使用骑行模拟器12周后,左右平衡技能显著提高|
|Lee等(2014)|脑瘫儿童|骑行模拟器改善了静态和动态平衡|
|Beinotti等(2010)|20名中风患者|接受马术疗法后,行走能力和平衡能力提升|
|Park等(2013)|慢性中风患者|使用骑行模拟器改善了闭眼平衡和动态平衡能力|

此外,疫情期间室内自行车骑行模拟器的成功也为VR马术疗法模拟器提供了借鉴。例如Zwift,用户需配备智能滚轮上的自行车或智能室内自行车,以及智能设备(如智能手机、智能电视或电脑),能让用户在虚拟城镇和路线中进行锻炼游戏,近乎真实地模拟骑行体验。还有Holodia的Holofit,用户只需兼容的VR头盔,并可搭配带节奏传感器的椭圆自行车,将真实运动映射到虚拟环境。

2. 360º VR老年马术疗法模型的提出

基于上述成功案例,提出了针对老年人的360º VR马术疗法模型。该模型选用JOBA®模拟器,它成本低、体积小且易于操

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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