通用模型的高可用性步态周期分析新方法

"面向通用模型的高可用性步态周期分析方法.pdf" 这篇论文主要探讨了一种新的步态周期分析方法，旨在提高在步态数据分析中的可用性和准确性。步态分析是模式识别、数据挖掘和智能数据分析领域的重要研究领域，尤其在生物识别、健康监测和运动分析中具有广泛应用。传统的步态周期分析方法通常依赖于预先知道步态数量、步态模板数据等信息，这限制了它们在未知或缺乏此类信息的数据集上的应用。 针对这个问题，论文提出了一种结合波峰波谷检测和阈值空间的高可用性步态周期分析方法。这种方法首先通过自动求解预估值来构建自适应区间，然后利用通用步态模型对未知步态数据进行切割和分析，从而无需依赖特定的步态信息就能更准确地提取步态周期。此外，还介绍了一种数据过滤技术，用于去除测试数据首尾的不相关部分，以提高分析的有效性。 论文中，这个新方法与传统的快速傅里叶变换（FFT）方法以及该领域的三类最新典型方法进行了比较。实验结果表明，在所有样本中，所提方法的步态周期段识别精度最高，进一步证实了其在实际步态数据处理中的优越性。 关键词涉及到步态周期数据、步态分析、智能数据分析、模式识别和数据挖掘，表明该研究结合了多学科的技术和理论。按照中图法分类号，该研究属于计算机科学技术的TP18类，即计算机软件及计算机应用。 引用格式提供了中文和英文两种，方便在不同语境下引用该论文。总体而言，这项研究为步态分析提供了更为灵活和准确的工具，对于推动相关领域的技术发展具有重要意义。