融合sEMG与足底压力的跌倒检测系统：91.7%识别率

本文主要探讨了基于sEMG（表面肌电）与足底压力信号融合的跌倒检测技术，针对日益成为老年人健康威胁的跌倒问题，提出了一个创新的解决方案。表面肌电是一种非侵入性的生物信号，可以捕捉到人体肌肉活动的微弱变化，而足底压力则是通过压力传感器监测人步态过程中脚底的受力情况。 首先，研究团队通过对sEMG信号进行处理，提取其近似熵和基本尺度熵特征，这两种统计学方法能够反映肌肉活动的复杂性和自相似性，从而捕捉到潜在的异常模式。这些特征能有效区分正常活动与跌倒时肌肉紧张度的显著变化。 同时，他们关注足底压力信号的变化规律，通过分析步态周期中的压力分布和变化，提取出动作信号段的压力特征。这种压力特性在跌倒事件中会有明显区别于日常行走的特征，如突然的压力下降或不连续性。 接下来，研究人员利用D-S证据推理技术，这是一种处理不确定性和不完备信息的方法，将sEMG的SVM（支持向量机）决策结果与足底压力信号的SVM决策融合，形成更为全面和准确的综合判断。SVM作为机器学习算法，其在分类问题上的高精度使其在信号处理中发挥关键作用。 实验结果显示，这种基于sEMG和足底压力信号融合的跌倒检测系统，其平均识别率达到91.7%，显著高于单一信源的识别效果。这意味着该系统具有较高的敏感性和特异性，能够有效地识别出跌倒行为，为老年人提供及时的预警，减少意外伤害的风险。 这篇研究论文在跌倒检测领域具有重要意义，它不仅提升了识别准确度，还展示了如何通过整合不同类型的生物信号，结合先进的数据分析方法，实现对跌倒这类健康风险的精准预防和早期干预。这为未来智能辅助设备，尤其是针对老年人群体的健康监护系统提供了有价值的理论和技术支持。