第1章 绪论 1
1.1人体步态的基本概念 1
1.1.1步态周期划分 1
1.1.2步态基本描述 3
1.2人体步行的稳定理论 4
1.2.1静态稳定理论 5
1.2.2动态稳定理论 7
1.3人体滑倒的原因探析 13
1.3.1人体滑倒的人为因素 13
1.3.2人体滑倒的鞋底因素 15
1.3.3人体滑倒的预测模型 16
1.3.4人体滑倒的反应控制 19
1.4研究目的与意义 22
1.4.1研究目的 22
1.4.2研究意义 22
1.5研究思路与内容 23
1.5.1研究思路 23
1.5.2研究内容 23
第2章 人体滑倒的多源信息获取技术 27
2.1运动信息获取技术 27
2.1.1三维录像拍摄 27
2.1.2三维录像解析 29
2.1.3运动参数计算 34
2.2动力信息获取技术 37
2.2.1足底测力技术 37
2.2.2动力参数计算 40
2.2.3关节力矩计算 43
2.3肌电信息获取技术 45
2.3.1肌电信号产生 45
2.3.2肌电信号测量 46
2.3.3肌电信号处理 48
2.4多源信息获取的同步技术 51
2.5小结 51
第3章 人体滑倒的多源信息融合方法 53
3.1多源信息融合概述 53
3.1.1多源信息融合的概念 53
3.1.2多源信息融合的分类 54
3.2多源信息融合算法 55
3.2.1算法概论 55
3.2.2神经网络 56
3.2.3支持向量机 58
3.3小结 66
第4章 人体滑倒的运动信息特征分析 67
4.1人体滑倒的时相划分 67
4.2人体滑倒的位移特征 69
4.2.1前后方向位移特征 69
4.2.2垂直方向位移特征 73
4.3人体滑倒的速度特征 75
4.4小结 78
第5章 人体滑倒的动力信息特征分析 79
5.1人体滑倒的动力曲线特征 79
5.1.1垂直方向动力曲线 79
5.1.2前后方向动力曲线 80
5.1.3左右方向动力曲线 81
5.2人体滑倒的动力参数特征 82
5.2.1力值变化特征 82
5.2.2冲量变化特征 84
5.3人体滑倒的关节力矩特征 84
5.3.1髋关节力矩 84
5.3.2膝关节力矩 86
5.3.3踝关节力矩 88
5.4小结 90
第6章 人体滑倒的肌电信息特征分析 93
6.1肌电信号的时域分析 93
6.1.1原始肌电信号分析 93
6.1.2双支撑期时域分析 95
6.1.3单支撑期时域分析 97
6.2肌电信号的频域分析 99
6.2.1双支撑期频域分析 99
6.2.2单支撑期频域分析 102
6.3肌肉激活的顺序分析 104
6.4小结 106
第7章 人体滑倒的多源信息融合计算 107
7.1运动信息的融合计算 107
7.2运动与动力信息的融合计算 110
7.3运动、动力与肌电信息的融合计算 112
7.4小结 112
第8章 人体滑倒的多源信息预警系统 113
8.1人体滑倒预警系统原理 113
8.1.1预警系统思路提出 113
8.1.2预警系统原理分析 114
8.2人体滑倒预警系统设计 117
8.2.1预警系统设计流程 117
8.2.2预警系统功能实现 117
8.3小结 121
第9章 人体平衡的多维动态测训设备 123
9.1人体平衡多维动态测训设备研制 123
9.1.1研制思路 123
9.1.2总体构成 125
9.1.3机械结构 126
9.1.4电路组成 128
9.1.5软件设计 129
9.1.6可靠性检验 130
9.2人体动态平衡能力测试实验 130
9.2.1测试对象 130
9.2.2测试方法 131
9.2.3测试结果 132
9.3人体动态平衡能力训练实验 133
9.3.1训练对象 133
9.3.2训练方案 133
9.3.3训练结果 134
9.4小结 134
第10章 总结与展望 135
10.1总结 135
10.2创新点 138
10.3展望 138
附录 141
参考文献 147
编后记 157