欢迎访问北京京显信息科技有限公司企业官网!


论文将人工智能方法引入多维测力台的标定解耦中。首先分析了噪声对*小二乘法解耦模型的影响。提出了基于加权邻域度量的KNN-LSSVM多维测力台解耦方法,分析了权值矩阵系数对解耦的影响,并将该方法与*小二乘法、BP神经网络法、LSSVM方法进行对比分析,实验结果表明其解耦效果比*小二乘法提高50%以上,比*小二乘支持向量机解耦效果提高约30%。
以FPGA为控制器,实现了集总力和分布力的同步采集,对压力分布测量中压敏阵列的串扰抑制以及开关切换引入的高频噪声抑制等进行了深入分析研究。进行了滤波电路参数优化,提出了阈值自适应改进中值滤波算法,兼顾了采样率和噪声抑制两方面的需求。将综合测力系统应用于慢性踝关节不稳临床诊断中。基于同步采集的集总力和分布力数据,提高了压力中心到达支撑边界时间(TTB)及足底抓地力的测量精度。基于足底力综合信息,分析了压力中心(COP)、压力分布、TTB以及足底抓地力在评估慢性踝关节不稳者平衡能力的统计差异。多指标联合诊断结果表明,采用集总力和分布力同步信息进行诊断比单一采用集总力或分布力信息具有更高的确诊率。实验结果同时表明,在踝关节不稳患者的临床诊断中,TTB以及足底抓地力较传统的COP相关指标具有更好的诊断效果。
如需获取完整文献或相关设备方案及报价,欢迎致电-18900616086详询!
论文版权归原作者所有,侵删!

复制成功
×