[发明专利]一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法

说明书

技术领域

本发明属于生物力学领域，尤其涉及一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法。具体是一种利用所构建的基于邻域粗粒化二维Lempel-Ziv复杂度，提取压力中心（center of pressure,COP）信号的非线性动力学特征，对人体姿态动摇的不规则程度进行定量描述的方法。

背景技术

人们通常认为自己能够稳稳地站着是件理所当然的事情。但实际上，直立是一项复杂的任务，完成这项任务需要由姿态控制系统中包括前庭核、脑干网状结构、脊髓、小脑及大脑皮层等在内的多级神经中枢，对视觉、本体感觉以及前庭感觉器官获取的信息进行整合加工，由与运动功能有关的肌肉骨骼组织调节身体，使其在脚底有限支持平面上保持重心稳定。姿态控制系统中的任何一个环节出现问题，都会导致人直立时的姿态动摇模式发生改变。因此对人直立时的姿态动摇模式进行分析，能够得到姿态控制系统状态的重要信息。

获取人站立时的COP信号进行姿态动摇模式研究，是一种已得到公认的有效方法。现有研究多采用时域或频域的线性分析方法对COP信号进行分析处理，例如提取COP的轨迹长度、平均速度、功率谱等特征参数，对人体动摇状态进行定量描述。如前所述，人的姿态控制系统是一个由多功能的感觉器官、运动单元、多级神经中枢通过反馈环构成的多回路网络控制系统。作为该复杂控制系统的一种外在表象，姿态动摇具有明显的非线性特性。然而，传统的COP特征参数，无法对其进行有效描述。

Lempel-Ziv复杂度分析是一种重要的非线性动力学分析方法，能有效描述信号的不规则程度，进而对系统的动态变化特性进行描述。但目前将Lempel-Ziv复杂度用于COP信号分析却存在困难，主要是因为利用测力平台、平衡板记录的COP信号是二维信号，尽管一维复杂度算法已非常成熟，但二维复杂度算法还有待进一步研究，尚未见到有应用Lempel-Ziv复杂度对COP信号进行分析的报道。

发明内容

本发明的目的是针对上述问题，提出一种基于复杂度的压力中心非线性特征提取方法，用该方法提取COP信号的非线性动力学特征，对人体姿态动摇模式的不规则程度进行描述。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：

步骤1.COP信号的获取；

步骤2.基于邻域粗粒化的序列重构；

步骤3.基于重构序列计算COP信号的归一化Lempel-Ziv复杂度。

所述的步骤1中COP信号的获取，具体如下：

1-1.让受试者站立在测力平台或平衡板上，拾取分布于测力平台或平衡板四角的压力传感器的四路压力信号，分别记为f₁、f₂、f₃、f₄；将坐标原点设在测力平台或平衡板的几何中心，设压力中心坐标为G(x,y)，则四个压力传感器的位置坐标分别为H（x₁，y₁)，I(x₂，y₂)，J(x₃，y₃)，K(x₄，y₄);依据力学平衡原理及力矩原理得：

x=Σfcxc/Σfcy=Σfcyc/Σfc---(1)]]>

式(1)中，c＝1,2,3,4。