[发明专利]一种可穿戴冻结步态智能监测与助行设备

权利要求书

1.一种可穿戴冻结步态智能监测与助行设备，其特征在于，包括：

三轴加速计、三轴陀螺仪、三轴地磁传感器，用于采集X、Y、Z轴三轴加速度；

微控制器，用于检测冻结步态状态，其中所述微控制器包括FOG编码模块和内部参数校对模块，FOG编码模块在发生FOG时，编码为1，发生非FOG时，编码为-1；内部参数校对模块用于获取行进过程中发生FOG的次数，每次FOG发生起始时间、终止时间和持续时间，获得每个采样时刻的真实FOG时间序列矩阵c；所有时域内的1和-1组成标签，标签与其对应的发生时间构建一个二维FOG编码矩阵VCM；

电源，为微控制器提供电源。

2.根据权利要求1所述的可穿戴冻结步态智能监测与助行设备，其特征在于，所述微控制器还包括：

数据采集模块：用于采集行进过程中的X、Y、Z三轴加速度，获得加速度时间序列矩阵；

FOG预测模块：使用AdaBoostSVM集成分类器建立FOG预测模型，包括N个SVM子分类器，每个子分类器均进行是否发生FOG的预测，预测结果为1或-1，最终预测值Y为：其中，N为＞1的自然数，i为1至N的自然数；a_i为第i个子分类器权重，x_j为j时刻的FOG特征值，f_i(x_j)为第i个子分类器在j时刻的预测值；若Y≥0，则FOG预测模型的最终预测值为1，该时刻发生FOG；若Y＜0，则FOG预测模型的最终预测值为-1，该时刻发生非FOG，即正常步态。

3.根据权利要求2所述的可穿戴冻结步态智能监测与助行设备，其特征在于，第i+1个子分类器的权重a_i+1为：

其中，ε_i为第i个分类器的错误率，D_i是归一化因子，其作用是使得m为数据总量，m＝fs×t，fs为数据采集频率，t为数据采集时间。

4.根据权利要求2所述的可穿戴冻结步态智能监测与助行设备，其特征在于，所述微控制器还包括激光光源控制模块，接收FOG预测模型的最终预测值，并根据所收到的FOG预测模型的最终预测值控制激光光源的开启和/或关闭。

5.根据权利要求4所述的可穿戴冻结步态智能监测与助行设备，其特征在于，若所收到的FOG预测模型的最终预测值为1，则控制激光光源开启；若所收到的FOG预测模型的最终预测值为-1，则控制激光光源关闭；

所述可穿戴冻结步态智能监测与助行设备还包括：激光发射系统，所述激光发射系统包括激光光源，所述激光光源在激光光源控制模块控制下开启和/或关闭。

6.根据权利要求4所述的可穿戴冻结步态智能监测与助行设备，其特征在于，所述激光发射系统还包括激光频率调节器，所述微控制器还包括步频数据采集模块，步频数据采集模块将步频参数发送给激光频率调节器，激光光源开启后，所述激光频率调节器控制所述激光光源以所述步频在地面上投射出节律性横形激光线。

7.根据权利要求2所述的可穿戴冻结步态智能监测与助行设备，其特征在于，所述微控制器还包括FOG特征值提取矩阵SCM构建模块：将采集到的加速度时间序列矩阵，通过预设的n个递增的滑动时间窗参数，在X、Y、Z三轴上分别进行傅里叶变换，获取非FOG频带(即正常步行加速度频率分布)的能量之和A以及FOG频带(冻结步态是加速度频率分布)的能量之和B，将A除以B作为分类特征K，建立n个FOG特征值提取矩阵SCM；n为自然数；VCM中的FOG标签与FOG编码一一对应，因此VCM中的FOG发生时间信息隐含到SCM中；

VCM矩阵中每个采样时刻有一个对应的FOG发生与否的预测值，从而获得预测FOG时间序列矩阵y1，将真实FOG时间序列矩阵c与预测时间序列矩阵y1对比对FOG预测模型进行验证，并获得分类器内部参数，所述内部参数包括子分类器权重和偏置。