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申请/专利权人：四川大学华西医院

摘要：本发明公开了一种基于FMG的步态检测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1：数据采集，将FMG传感器设置于人体上，实时获取人体行走时的数据；S2：数据预处理，对获取的数据进行滤波，抑制高频噪声；S3：特征提取，从数据中提取多个特征，并进行排序，得到特征矩阵；S4：步态检测，采用支持向量机SVM的监督学习方法生成分类模型，并利用分类模型判断人体当前状态。本发明可以分辨出不同肌肉的活动状态，从而能够更加准确地检测步态。

主权项：1.一种基于FMG的步态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：数据采集，将FMG传感器设置于人体上，实时获取人体行走时的数据；FMG传感器包括多个均匀放置的校准FSR压力传感器，所述FSR压力传感器嵌入一个柔性魔术贴中，将薄膜施加到传感器上以对其进行层压，由于肌肉体积变化而产生的力将通过层压薄膜传递到FSR压力传感器，使用维可牢尼龙搭扣带系在受试者的大腿上，这些力变化转换为FSR压力传感器中的电阻变化，然后使用分压器电路将其转换为电压变化，并输出连接到STM32微控制器的模拟引脚，该微控制器通过蓝牙模块以130Hz的采样频率将数据无线传输到远程终端，进行预处理，FSR传感器对齐到相应的大腿肌肉：R1-股外侧肌、R2-髂胫束、R3-股二头肌、R4-半腱肌、R5-大收肌、R6-股薄肌和长收肌中点、R7-股内侧肌和R8-直肌股骨肌肉；S2：数据预处理，对获取的数据进行滤波，抑制高频噪声；步骤S2包括如下子步骤：S21：通过滤波器对获取的数据进行滤波，抑制高频噪声；具体为：使用截止频率为20Hz的低通巴特沃斯滤波器对获取的数据进行过滤，信号过滤后，通过一个七点移动平均滤波器，通过两级滤波操作确保抑制信号中的任何高频噪声；S22：对每个数据进行归一化处理，消除直流偏移和幅度缩放；S3：特征提取，从数据中提取多个特征，并进行排序，得到特征矩阵；步骤S3具体为：从数据中提取均方根RMS、平均绝对偏差MAD、绝对误差和SAV、平均绝对值MAV、方差VAR、波长WL、斜率符号变化SSC、过零点数ZC和平均幅度变化AAC，并将得到的特征值向量在列的方向上按加窗时截取的顺序进行排列，形成特征矩阵；S4：步态检测，采用支持向量机SVM的监督学习方法生成分类模型，并利用分类模型判断人体当前状态；步骤S4具体为：利用LIBSVM建立四分类步态识别模型，利用四分类步态识别模型判断人体当前状态，并显示检测步态的状态；所述步态的状态包括一只脚后跟刚触地HS、一只脚竖直站立MS、一只脚后跟即将离地HO和一只脚脚趾即将离地TO；采用交叉实验验证的方法提升四分类步态识别模型的准确度，所述交叉实验验证具体为：选择每个步行速度的五个试验之一作为测试数据，并将该速度下的其余试验分配给训练数据集，重复此过程，直到所有试验都被视为一次测试数据，然后通过对从所有五次相同速度试验中获得的准确度进行平均来计算准确度，对每个受试者执行交叉试验验证，得到精度较高的四分类步态识别模型。

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