자동 보행 분할은 원시 센서 데이터를 특정 두 단계 프로세스를 통해 정확한 생체 역학적 통찰력으로 변환합니다. 이 알고리즘은 패턴 추출과 시간 확장 기법을 결합하여 다차원 발 센서 시계열 내의 특징적인 노드를 식별합니다. 이러한 복잡한 파형 신호를 분해함으로써 시스템은 보폭 및 지지 시간과 같은 독립적인 측정값을 계산하여 사용자의 움직임에 대한 객관적인 분석을 제공합니다.
복잡한 파형을 독립적인 측정값으로 분해함으로써 자동 알고리즘은 수동 마킹의 주관성을 제거합니다. 이를 통해 심하게 손상되거나 불규칙한 보행 패턴을 평가할 때에도 강력한 분석과 일관된 데이터를 보장합니다.
신호 처리의 메커니즘
패턴 추출 및 시간 확장
자동 프로세스의 핵심은 무선 발 센서에서 생성된 다차원 시계열을 분석하는 것입니다.
알고리즘은 패턴 추출을 적용하여 데이터에서 반복되는 모양을 인식합니다. 동시에 시간 확장 기법을 사용하여 신호의 특정 세그먼트를 확장하여 보행 주기의 특징적인 노드를 정확하게 식별합니다.
파형 분해
원시 센서 데이터는 종종 복잡하고 연속적인 파형으로 나타납니다.
자동 알고리즘은 이 연속적인 스트림을 개별 구성 요소로 분해합니다. 이 신호 분해를 통해 소프트웨어는 움직임을 모호한 전체로 분석하는 대신 단일 보행 내의 특정 이벤트를 분리할 수 있습니다.
원시 신호에서 독립적인 측정값으로
특정 매개변수 계산
신호가 분해되면 알고리즘은 보행의 질을 정의하는 독립적인 측정값을 도출합니다.
이 프로세스 중에 추출되는 주요 매개변수에는 보폭, 이중 지지 시간 및 회전 시간이 포함됩니다. 이러한 특정 측정값은 피험자의 이동성에 대한 세분화된 보기를 제공합니다.
손상된 보행 처리
이 처리 방법의 주요 이점은 불규칙성을 처리할 수 있다는 것입니다.
알고리즘은 시각적 추정이 아닌 신호 수학에 의존하기 때문에 심하게 손상된 보행에 대한 강력한 분석을 달성합니다. 보행 패턴이 정상에서 크게 벗어나는 경우에도 사이클을 정확하게 분할할 수 있습니다.
목표에 맞는 올바른 선택
자동 보행 분할의 가치를 극대화하려면 특정 분석 요구 사항을 고려하십시오.
- 주요 초점이 임상 정확도인 경우: 수동 마킹에 내재된 주관적 오류를 제거하기 위해 자동 분해에 의존하십시오.
- 주요 초점이 복잡한 병리학인 경우: 심하게 손상된 보행을 분석할 때에도 특징적인 노드의 강력한 감지를 보장하기 위해 이러한 알고리즘을 활용하십시오.
자동 분할은 추정을 계산으로 대체하여 복잡한 센서 노이즈를 명확하고 실행 가능한 생체 역학적 데이터로 전환합니다.
요약 표:
| 프로세스 단계 | 사용된 기술 | 주요 결과 |
|---|---|---|
| 신호 입력 | 다차원 시계열 | 무선 센서에서 수집된 원시 파형 |
| 처리 | 패턴 추출 및 시간 확장 | 보행 주기 특징적인 노드 식별 |
| 분석 | 신호 분해 | 독립적인 측정값 분리 (예: 보폭) |
| 최종 출력 | 수학적 계산 | 심하게 손상된 보행에 대한 일관되고 객관적인 데이터 |
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