22、力效评估、对称性研究与间歇性气动压缩技术的应用探索

力效评估、对称性研究与间歇性气动压缩技术的应用探索

在运动科学和生物医学工程领域,力效评估、动作对称性研究以及间歇性气动压缩(IPC)技术的应用都是备受关注的话题。它们对于提升运动表现、治疗疾病以及促进康复都有着重要意义。

力效与对称性评估

在手臂曲柄运动中,力效和对称性的评估至关重要。以下是不同测试中一些重要参数的均值和标准差:
|测试|节奏(Hz)|扭矩(Nm)|相位误差(deg)|右力效|左力效|左右力效比|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|测试1(参考)|0.63 (0.03)|12.82 (3.59)| -0.28 (1.52)|0.95 (0.07)|0.87 (0.12)|0.91 (0.09)|
|测试2|1.31 (0.06)|15.78 (3.98)|2.11 (1.80)|0.95 (0.06)|0.91 (0.08)|0.96 (0.06)|
|测试3|0.72 (0.04)|6.22 (1.71)|2.09 (1.55)|0.92 (0.07)|0.92 (0.08)|1.00 (0.05)|
|测试4|0.63 (0.04)|13.04 (1.72)|12.32 (1.86)|0.94 (0.07)|0.78 (0.19)|0.84 (0.23)|

从这些数据中我们可以推测,不同测试条件下各参数存在明显差异。例如,测试2的节奏明显高于其他测试,而测试3的扭矩相对较低。这些差异可能与测试的具体条件、参与者的个体差异等因素有关。

通过对这些参数的监测和分析,可以评估手臂曲柄运动中的力效和对称性。如果左右力效

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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