[发明专利]一种基于加速度信号的自适应步态周期波形异常检测方法

说明书

本发明提供一种基于加速度信号的自适应步态周期波形异常检测方法，涉及信号处理技术领域。本发明输入三轴方向加速度信号，计算合成信号x(n)来构成步态加速度序列X'；预处理后得到步态周期矩阵X；计算第i个步态周期X_i波形的相位区间r上x_i(n)与之间的标准差ρ_i(r)，并构成检测值Ρ_i＝[ρ_i(1),ρ_i(2),…,ρ_i(r)]；计算第i个步态周期X_i波形检测值P_i与L‑1个第j个步态周期X_j波形检测值P_j之间的Manhattan距离d(Ρ_i,Ρ_j)，得到第i个步态周期X_i波形衡量指标D_manh(i)，i,j＝1,2,…,L，且i≠j。计算衡量指标D_manh(i)的平均值根据衡量指标D_manh(i)值按从小到大顺序重新组合得到步态周期矩阵X”；该方法使用相位区间为单位，分段计算区间内数据的标准差，来构成一个波形检测值向量，自适应性的、综合的衡量各步态周期波形间的异常程度。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种基于加速度信号的自适应步态周期波形异常检测方法。

背景技术

对于以步态加速度信号周期波形为特征的步态识别方法，基于固定阈值的波形检测方法往往导致有效性信息的丢失。其主要原因在于波形检测的方法不具自适应性，无法满足非平稳时变特性的步态信号波形异常的检测需求。考虑到步态运动模式对应各功能时相的实际情况，通过计算各相位区间内数据检测值的相似性，来自适应的检测步态周期波形，以提高步态特征的有效性与稳定性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供一种基于加速度信号的自适应步态周期波形异常检测方法。该方法针对以步态加速度信号周期波形为特征的识别方法，能够自适应性的检测异常，采用以步态周期中的相位区间为单位，分段计算区间内数据的标准差，并组合标准差来构成一个波形检测值向量，自适应性的、综合的衡量各步态周期波形间的异常程度。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：

一种基于加速度信号的自适应步态周期波形异常检测方法，包括以下步骤：

步骤1：输入三轴方向加速度信号，根据公式(1)合成信号x(n)，构成步态加速度序列X’＝[x(1)，x(2)，...，x(n)，...，x(N)]；

其中a(n)、b(n)和c(n)分别表示前进方向、重力方向和水平方向的加速度值，n＝1,2,…,N，N为步态序列长度；

步骤2：根据公式(2)-(4)来混合滤波步态序列X’，其中第一层中值滤波为y₁(n)，第二层移动平均滤波为y₂(n)，然后归一化步态序列y₂(n)至区间[0,1]，线性插值每个步态周期序列至100个点，得到步态步态周期矩阵x_i(n)为第i个步态周期采样点的合成信号，且i＝1,2,…,L，L为步态周期数目；w₁为中值滤波器窗口长度，w₁＝2k₁+1，y₁(n)为中值滤波后输出值，而w₂为移动平均滤波器窗口长度，w₂＝2k₂+1，y₂(n)为移动平均滤波后输出值，k₁、k₂为正整数，h(n)为移动平均滤波器的单位冲激响应；

y₁(n)＝median(x(n-k₁),…,x(n-1),x(n),x(n+1),…,x(n+k₁)) (2)