专利名称：一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法
技术领域：
本发明属于生物力学领域，尤其涉及一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法。具体是一种利用所构建的基于邻域粗粒化二维Lempel-ZiV复杂度，提取压力中心(center of pressure, COP)信号的非线性动力学特征,对人体姿态动摇的不规则程度进行定量描述的方法。
背景技术：
人们通常认为自己能够稳稳地站着是件理所当然的事情。但实际上，在直立时保持身体平衡是一项复杂的任务，完成这项任务需要由姿态控制系统中包括前庭核、脑干网状结构、脊髓、小脑及大脑皮层等在内的多级神经中枢，对视觉、本体感觉以及前庭感觉器官获取的信息进行整合加工，由与运动功能有关的肌肉骨骼组织调节身体，使其在脚底有限支持平面上保持重心稳定。姿态控制系统中的任何一个环节出现问题，都会导致人直立时的姿态动摇模式发生改变。因此对人直立时的姿态动摇模式进行分析，能够为老年人跌倒风险预测，以及多类疾病的诊断提供重要信息。基于测力平台、平衡板获取人站立其上时的COP信号进行姿态动摇模式研究，是一种已得到公认的有效方法。现有研究多采用时域或频域的线性分析方法对COP信号进行分析处理，例如提取COP的轨迹长度、平均速度、功率谱等特征参数，对人体动摇状态进行定量描述。如前所述，人的姿态控制系统是一个由多功能的感觉器官、运动单元、多级神经中枢通过反馈环构成的多回路网络控制系统。作为该复杂控制系统的一种外在表象，姿态动摇具有明显的非线性特性。然而，传统的COP特征参数，无法对其进行有效描述。Lempel-Ziv复杂度分析是一种重要的非线性动力学分析方法，能有效描述信号的不规则程度，进而对系统的动态变化特性进行描述。但目前将Lempel-Ziv复杂度用于COP信号分析却存在困难，主要是因为利用测力平台、平衡板记录的COP信号是二维信号，尽管一维复杂度算法已非常成·熟，但二维复杂度算法还有待进一步研究，尚未见到有应用Lempel-Ziv复杂度对COP信号进行分析的报道。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题，提出一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法，用该方法提取COP信号的非线性动力学特征，对人体姿态动摇模式的不规则程度进行描述。本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤:
步骤1.COP信号的获取；
步骤2.基于邻域粗粒化的序列重构；
步骤3.基于重构序列计算COP信号的归一化Lempel-Ziv复杂度。所述的步骤I中COP信号的获取，具体如下:
1-1.让受试者站立在测力平台或平衡板上，拾取分布于测力平台或平衡板四角的压力传感器的四路压力信号，分别记为Am ;将坐标原点设在测力平台或平衡板的几何中心，设压力中心坐标为g(3^)，贝IJ四个压力传感器的位置坐标分别为EO1A),, hk),瓦( );依据力学平
衡原理及力矩原理得:
权利要求
1.一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法，其特征在于包括如下步骤: 步骤1.COP信号的获取； 步骤2.基于邻域粗粒化的序列重构； 步骤3.基于重构序列计算COP信号的归一化Lempel-Ziv复杂度；所述的步骤I中COP信号的获取，具体如下: 1-1.让受试者站立在测力平台或平衡板上，拾取分布于测力平台或平衡板四角的压力传感器的四路压力信号，分别记为mf,;将坐标原点设在测力平台或平衡板的几何中心，设压力中心坐标为则四个压力传感器的位置坐标分别为用: , ),0 , ),h),瓦( );依据力学平衡原理及力矩原理得:
全文摘要
本发明公开了一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法。传统的压力中心(centerofpressure,COP)特征参数，无法对人体动摇的非线性特性进行有效描述。本发明是一种利用所构建的基于邻域粗粒化二维Lempel-Ziv复杂度，提取COP非线性动力学特征的方法，具体步骤为步骤1.COP信号的获取；步骤2.基于邻域粗粒化的序列重构；步骤3.基于重构序列计算COP信号的归一化Lempel-Ziv复杂度。本发明有效地解决了如何应用Lempel-Ziv复杂度，对二维的COP信号进行处理，提取其非线性特征的问题，从而能够对人体姿态动摇的不规则程度进行定量描述。
文档编号A61B5/103GK103251411SQ201310118890
公开日2013年8月21日 申请日期2013年4月8日 优先权日2013年4月8日
发明者孙曜, 罗志增, 孟明, 杜宇鹏, 王丹萍, 皮埃尔·保罗·维达 申请人:杭州电子科技大学