z축 가속도에 고역 통과 필터를 적용하는 것은 인간 움직임의 배경 노이즈에서 발뒤꿈치 충돌의 고에너지 충격을 분리하는 중요한 단계입니다. 이 과정은 몸통 진동 및 자세 흔들림과 같은 저주파 신호를 제거하여 지면 반발력으로 인한 날카롭고 특징적인 가속도 피크를 두드러지게 합니다. 이러한 고주파 구성 요소에 집중함으로써 보행 감지 알고리즘은 훨씬 더 높은 정확도와 견고성을 달성합니다.
IMU 데이터에서 고역 통과 필터링의 핵심 중요성은 느린 신체 진동과 갑작스러운 충격력을 분리하는 능력에 있습니다. 이를 통해 알고리즘이 발뒤꿈치 충돌의 정확한 순간을 안정적으로 식별할 수 있는 명확하고 충격 기반 신호를 생성합니다.
주요 보행 신호로서의 수직 축
충격 특징의 우세
z축(수직) 가속도는 보행 주기 동안 가장 중요한 충격 특징을 포착합니다. 신체와 지면 사이의 주요 힘 교환은 수직으로 발생하기 때문에 이 축은 발뒤꿈치 충돌 사건에 대한 가장 직접적인 증거를 제공합니다.
지면 반발력 역학
초기 접촉 시 지면은 발에 위쪽 힘을 가하여 날카로운 감속을 유발합니다. 이 "충격"은 다른 움직임 데이터에 가려지지 않는다면 전체 보행 주기에서 가장 뚜렷한 신호입니다.
주파수 분리 및 신호 선명도
느린 신체 진동 제거
인간의 보행은 자연스럽게 느리고 리드미컬한 흔들림과 질량 중심의 수직 변위를 포함합니다. 이러한 저주파 구성 요소는 더 크고 부드러운 파동 내에서 발뒤꿈치 충돌의 정확한 타이밍을 숨길 수 있는 "노이즈" 역할을 합니다.
충격 신호 분리
고역 통과 필터는 신호의 빠르게 변하는 구성 요소만 통과시킵니다. 이는 효과적으로 팔다리의 점진적인 움직임을 제거하고 발이 바닥에 부딪히는 갑작스럽고 고주파 스파이크를 강조합니다.
피크 가시성 향상
필터는 "기준선" 움직임을 제거하여 보행과 관련된 특징적인 피크를 날카롭게 합니다. 이렇게 하면 피크가 평평한 배경에 대해 명확하게 정의되므로 자동화된 시스템에서 신호를 훨씬 쉽게 처리할 수 있습니다.
알고리즘 성능 및 견고성
감지 신뢰성 향상
필터링 없이는 감지 알고리즘이 크고 느린 신체 움직임을 보행 사건으로 착각할 수 있습니다. 고역 통과 필터는 알고리즘이 실제 걸음걸이를 나타내는 고에너지 "충격"에만 반응하도록 보장합니다.
보행 시작점 정의
발뒤꿈치 충돌을 명확하게 식별하는 것은 새로운 보행 주기의 시작을 표시하는 데 필수적입니다. 견고한 필터링은 사용자가 보행 속도나 표면을 변경하더라도 이 시작점이 일관되게 식별되도록 보장합니다.
절충점 이해
신호 왜곡 위험
고역 통과 차단 주파수를 너무 높게 설정하면 의도치 않게 충격 신호 자체의 일부가 제거될 수 있습니다. 필터가 너무 공격적이면 감지하려는 피크가 약해져 걸음걸이를 놓칠 수 있습니다.
센서 노이즈에 대한 민감도
고역 통과 필터는 때때로 고주파 기계적 진동이나 전자 노이즈를 증폭시킬 수 있습니다. IMU가 단단히 장착되지 않은 경우 필터는 실제 발뒤꿈치 충돌 충격 대신 센서 "잡음"을 강조할 수 있습니다.
프로젝트에 적용하는 방법
발뒤꿈치 충돌 감지를 성공적으로 구현하려면 주파수 분리와 신호 무결성 간의 균형을 맞춰야 합니다.
- 최대 감지 정확도가 주요 초점인 경우: 0.5Hz ~ 1Hz 사이의 차단 주파수를 가진 2차 버터워스 고역 통과 필터를 사용하여 자세 흔들림을 제거하고 충격 피크를 왜곡하지 마십시오.
- 낮은 지연 실시간 피드백이 주요 초점인 경우: 간단한 1차 고역 통과 필터를 구현하여 계산 지연을 최소화하면서 대부분의 저주파 신체 움직임을 억제하십시오.
IMU 데이터의 주파수 응답을 미세 조정하는 것은 원시 가속도를 생체 역학 분석을 위한 정확한 도구로 변환하는 가장 효과적인 방법입니다.
요약 표:
| 특징 | 고역 통과 필터링의 영향 | 보행 분석의 이점 |
|---|---|---|
| 저주파 신호 | 자세 흔들림 및 몸통 진동 제거 | 배경 노이즈 및 잘못된 트리거 제거 |
| 충격 피크 | 고에너지 가속도 스파이크 선명하게 표시 | 발뒤꿈치 충돌 순간의 정확한 식별 |
| 신호 기준선 | 기준선 움직임 데이터 평탄화 | 자동화된 알고리즘의 피크 가시성 향상 |
| 데이터 무결성 | 지면 반발력 역학 분리 | 일관된 보행 주기 시작점 보장 |
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참고문헌
- Rafael Castro Aguiar, Samit Chakrabarty. Simplified Markerless Stride Detection Pipeline (sMaSDP) for Surface EMG Segmentation. DOI: 10.3390/s23094340
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