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基于足底压力分析的多特征步态识别的中期报告
1.研究背景与意义
步态识别在医学、运动学、工程学等领域中有着广泛的应用。目前传统的步态识别方法主要是利用传感器获取身体运动或生理信号，如加速度计、陀螺仪、肌电信号等。但是这些传感器需要与身体紧密接触，对被测人员有一定的干扰，且数据噪声大，准确度不高。
足底压力分析是一种新型的非侵入式测量方法，可以利用压力敏感垫获取足底的压力信号，不对被测人员造成影响，同时数据可靠性高，在步态识别中具有广阔的应用前景。
2.研究目标与内容
本文旨在通过对足底压力分析数据的多种特征提取和分类模型的构建，实现基于足底压力分析的多特征步态识别，具体内容包括：
-选取适合的特征提取方法，如小波变换、统计特征等；
-对步态数据进行预处理，如去除噪声、归一化等；
-构建分类模型，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等；
-对比不同特征和分类器组合的步态识别准确率。
3.工作进展与计划
目前已完成对足底压力数据的预处理和部分特征的提取，接下来的计划是：
-完成所有特征的提取；
-选取不同的分类器，并进行步态识别准确率对比实验；
-分析实验结果，确定最优的特征和分类器组合；
-撰写论文并提交。
4.研究难点与解决方案
本文的研究难点主要有两个方面：一是如何选择适合的特征提取方法，并确定最佳的特征组合；二是如何优化分类器的性能，提高步态识别的准确率。针对这些难点，我们采取以下解决方案：
-在特征提取方面，对多种特征提取方法进行对比实验，并根据实验结果确定最佳特征组合；
-在分类器方面，将不同的分类器进行对比实验，并将结果与最优特征组合相结合，以获得最优步态识别模型。
5.结语
基于足底压力分析的多特征步态识别是一个具有应用价值和研究价值的课题，在未来将有广泛的应用前景。我们将继续深入研究，实现步态识别的最优性能，为相关学科研究和实践应用提供更好的支持。