中国神经再生研究(英文版) ›› 2013, Vol. 8 ›› Issue (7): 662-670.doi: 10.3969/j.issn.1673-5374.2013.07.011
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Xinguang Wang1, 2, Nicholas O’Dwyer1, 3, Mark Halaki1
摘要:
行走是一项由数百块肌肉、骨骼、关节共同工作才能完成平稳运动的复杂任务。由于其复杂性,为了识别多段运动模式以及展示其控制机制,有关行走的研究调查十分广泛。行走时,自由度和空间性能为协调结构提供了一种方案,而这一点已经采用降维技术广泛研究过了。本论文评估了行走过程中与协调结构、尺寸检测、模式识别的相关研究。主成分分析(PCA)作为一项普遍应用的技术已经在人类运动数据中被广泛使用。本论文对PCA的原理和结论都做了介绍。据报道,这项技术已经成功减少了原始数据中的冗余度,确定了以提取主成分为代表的物理意义,并且区别了不同的模式。这项技术评估了行走时的协调结构,从而为身体控制平衡的能力、行走模式和损伤之间的联系提供了进一步的信息。