| 基于主成分分析和小波神经网络预测跑步中垂直地面反作用力 |
| |
| 引用本文： | 王冬梅,郭文霞,袁书芳,潘嘉慧,郝卫亚. 基于主成分分析和小波神经网络预测跑步中垂直地面反作用力[J]. 医用生物力学, 2022, 37(4): 706-712 |
| |
| 作者姓名： | 王冬梅 郭文霞 袁书芳 潘嘉慧 郝卫亚 |
| |
| 作者单位： | 北京体育大学 运动人体科学学院;国家体育总局 体育科学研究所;国家体育总局体育科学研究所 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（11672080） |
| |
| 摘 要： | 目的 建立基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和小波神经网络模型(wavelet neural network, WNN)预测跑台上人体所受垂直地面反作用力(vertical ground reaction force, vGRF)的方法。方法 选取9名后足跑者在跑台上以12、14与16 km/h速度跑步，通过红外运动捕捉系统和测力跑台同步采集运动学数据与vGRF。以Morlet函数作为激活函数并构建3层神经网络，将大腿、小腿与足的环节质心速度与髋、膝与踝关节的关节角度输入到模型。使用重相关系数(coefficient of multiple correlation, CMC)以及误差值评价预测模型的准确性，使用Bland-Altman方法分析vGRF预测峰值与测量峰值间一致性。结果 不同速度下vGRF预测曲线与测量曲线间CMC>0.99,预测值与测量值间均方根误差(root mean squared error, RMSE)为0.18～0.28 BW,标准均方根误差(normalized root mean squared err...
|
| 关 键 词： | 垂直地面反作用力 小波神经网络 主成分分析 跑台 后足着地 |
| 收稿时间： | 2021-07-21 |
| 修稿时间： | 2021-08-19 |
Predicting Vertical Ground Reaction Force during Treadmill Running Using Principal Component Analysis and Wavelet Neural Network |
| |
| WANG Dongmei,GUO Wenxi,YUAN Shufang,PAN Jiahui,HAO Weiya. Predicting Vertical Ground Reaction Force during Treadmill Running Using Principal Component Analysis and Wavelet Neural Network[J]. Journal of Medical Biomechanics, 2022, 37(4): 706-712 |
| |
| Authors: | WANG Dongmei GUO Wenxi YUAN Shufang PAN Jiahui HAO Weiya |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
|
| 点击此处可从《医用生物力学》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《医用生物力学》下载全文 |
|
