作者：曹祥红,刘磊,杨鹏,宋寅卯 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2017年第08期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2017080070 DOC编号：DOCCGJS2017080079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 快速准确的步态识别是实现智能假肢灵活控制的基础与前提，步态(平地行走、上下楼梯和上下坡)的有效识别是关键。为了克服由单一信息源无法辨识复杂多步态的难题，搭建人体步态多源运动信息系统获取髋关节角度信号、加速度信号和足底压力信号，利用足底压力信号将人体步态划分为4个片段，并根据人体步态的特点确定了4个片段下髋关节角度、髋关节加速度信号的特征值，采用核主成分分析(KPCA)对原始特征的组合进行融合，得到信息互补的特征值，最后利用极限学习机(ELM)进行识别，实验结果表明该方法对平地行走、上楼、下楼、上坡、下坡5种步态的平均识别率达到96.78%，平均识别时间0.52 s，明显高于BP、支持向量机(SVM)等方法。

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