【摘 要】
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快速准确的步态识别是实现智能假肢灵活控制的基础与前提,步态（平地行走、上下楼梯和上下坡）的有效识别是关键。为了克服由单一信息源无法辨识复杂多步态的难题,搭建人体步态多
【机 构】
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郑州轻工业学院建筑电气与智能化系,河北工业大学控制科学与工程学院,智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心
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快速准确的步态识别是实现智能假肢灵活控制的基础与前提,步态（平地行走、上下楼梯和上下坡）的有效识别是关键。为了克服由单一信息源无法辨识复杂多步态的难题,搭建人体步态多源运动信息系统获取髋关节角度信号、加速度信号和足底压力信号,利用足底压力信号将人体步态划分为4个片段,并根据人体步态的特点确定了4个片段下髋关节角度、髋关节加速度信号的特征值,采用核主成分分析（KPCA）对原始特征的组合进行融合,得到信息互补的特征值,最后利用极限学习机（ELM）进行识别,实验结果表明该方法对平地行走、上楼、下楼、上坡、下坡5
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