基于dcca和mfdcca步态信号分析与研究.docx
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基于dcca和mfdcca步态信号分析与研究
基于dcca和mf-dcca步态信号分析与研究
单位代码:
密级:
10293
硕士学位论文
论文题目:
基于DCCA和MF-DCCA的
步态信号的分析与研究
Y001090634学号
王萍萍姓名
王俊导师
信号与信息处理学科专业
图像处理与多媒体通信研究方向
工学硕士申请学位类别
二零一二年三月论文提交日期
南京邮电大学学位论文原创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过
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与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
本人学位论文及涉及相关资料若有不实,愿意承担一切相关的法律责任。
研究生签名:
_____________日期:
____________
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档;允许论文被查阅和借阅;可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索;
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涉密学位论文在解密后适用本授权书。
研究生签名:
____________导师签名:
____________日期:
_____________
南京邮电大学
硕士学位论文摘要
学科、专业:
工学信号与信息处理
研究方向:
图像处理与多媒体通信
作者:
2009级研究生王萍萍
指导教师:
王俊
题目:
基于DCCA和MF-DCCA的步态信号的分析与研究
英文题目:
TheAnalysisandResearchoftheGaitsignalbasedonthe
DetrendedCross-CorrelationAnalysisandMultifractal
DetrendedCross-CorrelationAnalysis
主题词:
步态信号最小二乘线性拟合去趋势互相关分析多重分形
Keywords:
GaitSignalTheLeast-squaresLinearFitDetrended
Cross-CorrelationAnalysisMultifractal
南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要
摘要
在当今社会中,步态分析技术的研究不断地推动着其它学科的发展。
基于不同个体之间
所存在的不同步态特征实现非接触情况下的身份识别。
此外,在医学分析中步态信号之间存
在的相关性也为各种疾病的诊断提供了理论依据。
神经系统或骨骼肌肉系统疾病是现今社会
常见的病症,这些疾病会影响人的行走能力,从而产生异常步态。
因此,对步态信号进行分
析和研究有助于及时发现病症,得出诊断结果,提出诊疗方案。
从而不断推动医学向前发展。
首先,本文介绍了去趋势互相关分析法(DetrendedCross-CorrelationAnalysis,简称
DCCA)。
对步态信号进行最小二乘线性拟合及趋势消除,从而可以证明两个非平稳时间序列
之间存在的互相关性,并且发现这种互相关性是长期存在并且保持稳定的。
通过比较年轻人,
老年人,帕金森患者的步态信号的互相关指数,发现两个步态信号之间的互相关性(即同组人
群中的不同个体之间的互相关性)随着年龄增长以及健康状况的改变而逐渐减弱。
其次,又介绍了另一种研究步态信号的方法,即多重分形去趋势互相关分析法(Multifractal
DetrendedCross-CorrelationAnalysis,简称MF-DCCA)。
该方法从不同的角度,通过不同的参
数,证明步态信号的多重分形特性。
从Hurst指数曲线,多重分形谱函数以及Renyi指数曲线
都可以得出如下结论:
老年人的步态信号的多重分形性强度最大,帕金森患者次之,年轻人
最弱。
关键词:
步态信号最小二乘线性拟合去趋势互相关分析多重分形去趋势互相关分析
I
南京邮电大学硕士研究生学位论文Abstract
Abstract
Inmodernsociety,theresearchofthegaitanalysistechnologypromotesthedevelopmentof
otherdisciplinesforward.Basedonthedifferentgaitcharacteristicsbetweendifferentindividuals,it
canachievenon-contactidentification.Inaddition,inthemedicalresearch,doctorscandiagnose
thediseasesbasedonthecorrelationbetweentwogaitsignals.Thecommondiseasesinmodern
societyarethenervousandmusculoskeletalsystemdisease.Thesediseasesmayaffecttheabilityof
walk,andthengenerateabnormalgait.Somakingsomeanalysisandresearchforthegaitsignalis
veryhelpfultodetectthedisease,toobtainthediagnosisresultandtoproposetreatmentoptions.
Anditplaysactiverolesforthemedicaldeveloping.
Firstly,thethesisintroducedaDetrendedCross-CorrelationAnalysismethod.Afterprocessing
thegaitsignalwiththeleast-squareslinearfitandtrendeliminating,itwasprovedthatthe
cross-correlationexistedbetweentwonon-stationarytimeseries,andthiscross-correlationwas
long-standingandstably.Itwasalsoconcludedthatthecross-correlationbetweentwogaitsignal
graduallyweakenedwiththegrowthofageandthechangesinhealthstatusthroughcomparingthe
cross-correlationindexofgaitsignaloftheyoung,oldandParkinson's.
Secondly,thethesisintroducedanothermethodforresearchinggaitsignal.ThatisMultifractal
DetrendedCross-CorrelationAnalysis.Usingthismethod,itwasprovedthatthegaitsignalshave
multifractalitythroughdifferentviewpointssandparameters.FromthecurveofHurstindex,the
functionofmultifractalspectraandthecurveoftheRenyiindex,itcouldgetthetheconclusionthat
themultifractalstrengthofoldperson’sgaitsignalisstrongestfollowingbytheParkinson’sgait
signal,andtheyoungpersons’gaitsignalistheweakest.
TheLeast-squaresLinearFitDetrendedCross-CorrelationAnalysisKeywords:
GaitSignal
MultifractalDetrendedCross-CorrelationAnalysis
II
南京邮电大学硕士研究生学位论文目录
摘要.................................................................................................................................................I
Abstract..........................................................................................................................................II
目录..............................................................................................................................................III
第一章绪论...................................................................................................................................1
1.1引言....................................................................................................................................1
1.2步态分析技术的发展和应用.............................................................................................2
1.2.1步态信号在身份识别技术中的应用........................................................................2
1.2.2步态信号在医学中的应用.......................................................................................3
1.3最小二乘拟合算法分析.....................................................................................................4
1.4去趋势波动分析法.............................................................................................................6
1.4.1DFA简介..................................................................................................................6
1.4.2DFA算法的应用......................................................................................................7
1.5本文的研究内容................................................................................................................7
1.6本文内容安排....................................................................................................................8
第二章多重分形和Hurst指数理论...........................................................................................10
2.1分形理论概述..................................................................................................................10
2.1.1分形理论的产生与发展.........................................................................................10
2.1.2分形的定义和应用.................................................................................................10
2.2分形的几个重要原则.......................................................................................................11
2.2.1特征尺度.................................................................................................................11
2.2.2标度不变性.............................................................................................................12
2.2.3自相似性................................................................................................................13
2.2.4分形维数................................................................................................................14
2.3多重分形理论简介...........................................................................................................15
2.3.1多重分形概述.........................................................................................................15
2.3.2多重分形谱的计算方法分析..................................................................................18
2.4Hurst指数理论.................................................................................................................20
2.4.1自相似过程.............................................................................................................20
2.4.2自相似过程的Hurst效应.......................................................................................20
III
南京邮电大学硕士研究生学位论文目录
2.4.3Hurst指数计算方法...............................................................................................21
2.5本章小结..........................................................................................................................24
第三章步态信号的去趋势互相关分析.......................................................................................25
3.1互相关..............................................................................................................................25
3.2传统互相关分析方法.......................................................................................................26
3.3去趋势互相关分析..........................................................................................................27
3.3.1最小二乘线性拟合法............................................................................................27
3.3.2DCCA简介.............................................................................................................27
3.4DCCA用于不同生理病理状态下的步态信号分析.........................................................28
3.5实验结果和分析..............................................................................................................29
3.6本章小结..........................................................................................................................36
第四章步态信号的多重分形去趋势互相关分析.......................................................................38
4.1时间序列的多重分形性分析方法....................................................................................38
4.2步态信号的多重分形去趋势互相关分析........................................................................38
4.2.1尺度函数................................................................................................................38
4.2.2算法的实现............................................................................................................39
4.3实验结果和分析..............................................................................................................40
4.4本章小结..........................................................................................................................47
第五章总结和展望.....................................................................................................................48
5.1工作总结...
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