基于DCCA跟MF-DCCA的步态信号的分析与研究

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基于DCCA跟MF-DCCA的步态信号的分析与研究

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毕业论文范文题目：基于DCCA跟MF-DCCA的步态信号的分析与研究，论文范文关键词：基于DCCA跟MF-DCCA的步态信号的分析与研究
基于DCCA跟MF-DCCA的步态信号的分析与研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：在当今社会中，步态分析技巧的研究始终地推动着其它学科的发展。基于不同个体之间所存在的不同步态特点实现非接触情况下的身份辨认。此外，在医学分析中步态信号之间存在的相干性也为各种疾病的诊断提供了实际根据。神经体系或骨骼肌肉体系疾病是现今社会常见的病症（此处忽略..），这些疾病会影响人的行走才能，从而产生异样步态。因此，对步态信号进行分析跟研究有助于及时发明病症，得出诊断成果，提出诊疗打算。从而始终推动医学向前发展。首先，本文介绍了去趋势彼此关分析法(DetrendedCross-CorrelationAnal（略..）ysis，简称DCCA)。对步态信号进行最小二乘线性拟合及趋势打消，从而可能证明两个非安稳时光序列之间存在的彼此关性，并且发明这种彼此关性是长期存在并且保持牢固的。通过比较年青人，老年人，帕金森患者的步态信号的彼此关指数，发明两个步态信号之间的彼此（此处忽略..）关性(即同组人群中的不同个体之间的彼此关性)跟着年纪增加以及健康状况的改变而逐步减弱。其次，又介绍了另一种研究步态信号的方法，即多重分形去趋势彼此关分析法(MultifractalDetrendedCross-CorrelationAnalysis，简（文章此处忽略..）称MF-DCCA)。该方法从不同的角度，通过不同的参数，证明步态信号的多重分形特点。从Hurst指数曲线，多重分形谱函数以及Renyi指数曲线都可能得出如下论断：老年人的步态信号的多重分形性强度最大，帕金森患者次之，年青人最弱。

以上为本篇毕业论文范文基于DCCA跟MF-DCCA的步态信号的分析与研究的介绍部分。

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