基于非线性时序预测神经网络的下肢步态预测算法设计与研究

在双足式步态活动期间,人体是使用四肢之间的运动神经元协作传递来实现行走这个过程的。值得一提的是,这种神经元之间的步态运动的协作性在神经损伤之后对于神经的重塑有着转化性的康复训练意义。该研究利用上下肢的步态关联性,旨在设计1个基于健康摆动的上肢来预测下肢步态轨迹的方法,可用于帮助大多数的偏瘫患者进行重塑下肢运动神经功能。首先利用采集正常人的步态数据并加以分析。利用非线性时序预测（Nonlinear Autoregressive models with Exogenous Inputs,NARX）神经网络,以上肢各关节步态转角为输入向量,下肢的髋关节和膝关节的步态转角为输出向量与反馈输入向量,建立1个相对准确且实时的下肢步态预测算法。     

水稻秸秆制备抗紫外线液体地膜研究

以水稻秸秆为原料,将其进行化学改性制备羧甲基纤维素,然后与丙烯酸接枝聚合制备高吸水树脂,充分利用这两种物质,以羧甲基纤维素为黏度改进剂、高吸水树脂为保水剂、黄原胶和聚乙烯醇为稳定剂、六偏磷酸钠为分散剂、戊二醛为交联剂,添加复合紫外线屏蔽剂经过交联聚合制备抗紫外线液体地膜。详细研究了各种助剂的添加对液体地膜黏度的影响,最终得出如下最佳配比：羧甲基纤维素质量比为5%,聚乙烯醇质量比为0.2%,黄原胶质量比为0.2%,高吸水树脂质量比为2%,六偏磷酸钠的质量比为0.6%,交联剂的质量比为2%,抗紫外线助剂的质量比为0.5%。对最佳条件下的液体地膜和普通液体地膜进行紫外老化实验对比研究,发现添加紫外线助剂后能显著提高其抗紫外线性能。     

利用惯性传感器的人体运动空间轨迹追踪

人体运动的空间轨迹追踪是一种利用传感器技术和计算机技术来分析记录人体的运动过程的方法.为了实现人体运动轨迹的空间追踪,本文设计了一种人体可穿戴式的人体运动捕捉系统,通过佩戴在人体关节点的惯性传感器单元来获取肢体的实时姿态信息.惯性传感器由加速度传感器、角速度传感器和磁力计构成.通过微控制单元获取传感器数据,利用低通滤波和卡尔曼滤波来更新四元数,再将预处理后的数据由蓝牙模块实时发送到电脑端.本文通过对肢体运动的不同角度的实验,证明了利用惯性传感器可以追踪人体肢体、运动的空间轨迹.