CN106991290B - 步态能力评估方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种步态能力评估方法及装置，相关方法包括：根据获取到的连续的步态加速度信号来提取被测对象的个人步态模式AGG，并与预定的标准步态模板CGG进行对比，从而计算出若干反映被测对象步态特征的参数；分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型；再将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估。该方案从运动学层面分析被测对象的步态，其可以客观的评价被测对象步态，且可靠性较高，可以作为其他技术领域的参考数据；此外，涉及的硬件价格也远远低于现有步态分析装置，从而降低成本。

Description

步态能力评估方法及装置

技术领域

本发明涉及运动数据处理及评估技术领域，尤其涉及一种步态能力评估方法及装置。

背景技术

现有的常见步态分析装置是采用专用视频设备和计算机设备的三维步态分析设备，这类步态分析系统常常由一组摄像机或红外光点捕捉器、测力台等以及控制上述多组装置同步运动并对观测结果进行分析处理的计算机及外围设备组成。目前这类装置存在的问题在于该类装置价格昂贵，需要操作者具有较强的专业性知识，并且常常只使用于实验室环境，比较难以普及。某些机构则采用量表进行步态评估，然而量表如Wisconsin步态量表、Tinetti步态量表等，根据行走状态如步伐连续性、身体晃动性等来对步态进行评估，评估的主要缺点是依赖操作者的经验，具有一定的主观性。

发明内容

本发明的目的是提供一种步态能力评估方法及装置，从运动学层面分析被测对象的步态，成本较低，并且能够客观的对步态能力进行评价。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种步态能力评估方法，包括：

根据获取到的连续的步态加速度信号来提取被测对象的个人步态模式AGG，并与预定的标准步态模板CGG进行对比，从而计算出若干反映被测对象步态特征的参数；

分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型；再将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估。

利用多通道步态信号采集模块来获得被测对象的步态加速度信号；所述多通道步态信号采集模块放置于被测对象腰部、大腿后侧中间部分；

还利用数据显示模块来实时显示步态加速度信号的波形，以及最终的步态评估结果。

所述计算出若干反映被测对象步态特征的参数包括：

首先，将多通道步态信号采集模块采集到的步态加速度信号转换到标准正交坐标系中，并对每一通道连续的加速度信号做低通滤波处理；

其次，针对每一通道，均利用压力传感器信号找到步态起始点与结束点对步态周期进行分割，并进行时间归一化处理，获得步态周期加速度信号ACC_p×N，其中，p表示加速度信号通道的个数，N表示归一化定长；

然后，分别计算若干个连续的步态周期加速度信号的平均值作为被测对象的AGG，并对每个对象提取y个AGG以表征其整体步态；所述AGG同样为一个pXN的矩阵；

最后，针对每一被测对象的AGG，分别计算反映被测对象步态特征的参数，过程如下：a、计算被测对象的AGG与标准步态模板CGG每一对应通道的Pearson相关系数，对所有通道的Pearson相关系数求和得到参数P；b、采用动态规划方法计算被测对象的AGG与CGG每一对应通道的动态时间规整距离，对所有通道动态时间规整距离求和得到参数D；c、计算被测对象的AGG每一通道的极值点个数，对所有通道极值点个数求和得到参数E；d、分别对被测对象的AGG的腰部前向通道与竖直方向通道步态加速度信号进行傅里叶变换，再计算偶次谐波之和与奇数次谐波之和的比值得到谐波系数，将腰部前向与竖直方向步态加速度信号的谐波系数相加得到参数H；e、计算被测对象的AGG腰部前向通道与竖直方向通道加速度的自相关系数，其中左右腿相关性峰值点，即为对称性指标，根据腰部前向加速度与竖直方向加速度的两个对称性指标求和得到参数S。

所述分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型包括：

预定标准对象的数量为m，每一预定标准对象的AGG数量为y，从每一AGG中提取n个反映对应标准对象步态特征的参数，最终构成矩阵X_ym×n；再采用灰色关联度方法建立灰色关联度模型作为步态评估模型，其中，灰色关联度模型中的标准化特征参数向量X_ref，参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs的计算方式如下：

首先，计算标准化特征参数向量X_ref，下式中，X_i(j)代表X_ym×n的第i行，第j列：

其次，根据标准化特征参数向量X_ref归一化中间参数Z_ym×n，下式中，Z_i(j)代表Z_ym×n的第i行第j列数值，X_ref(j)代表X_ref向量的第j列数值；

然后，计算参考数列R：

最后，确定最小值minAbs与最大值maxAbs，下式中，R(j)代表R的第j列数值：

所述将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估包括：

提取了被测对象的y个AGG，反映被测对象步态特征的参数包括：Pearson相关系数，即参数P；动态时间规整距离，即参数D；极值点个数，即参数E；谐波系数，即参数H；对称性参数，即参数S；则构成矩阵G_y×n，根据步态评估模型中的标准化特征参数向量X_ref进行归一化得到归一化矩阵

根据步态评估模型中的参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs计算关联系数ξ_(y×n)，下式中，

代表

的第i行第j列数值，ξ_i(j)代表ξ_(y×n)的第i行第j列数值：

其中，γ为分辨系数；

根据关联系数ξ_(y×n)求归一化矩阵

第i行与参考数列R之间的关联度C_i：

其中，ω_j为权重；

计算步态评估分数Score：

一种步态能力评估装置，包括：

数据分析及特征参数提取模块，用于根据获取到的连续的步态加速度信号来提取被测对象的个人步态模式AGG，并与预定的标准步态模板CGG进行对比，从而计算出若干反映被测对象步态特征的参数；

步态评估模块，用于分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型；再将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估。

该装置还包括：

多通道步态信号采集模块，用于获取被测对象的步态加速度信号；所述多通道步态信号采集模块放置于被测对象腰部、大腿后侧中间部分；

数据显示模块，用于实时显示步态加速度信号的波形，以及最终的步态评估结果。

所述数据分析及特征参数提取模块包括：

步态数据预处理单元，首先将多通道步态信号采集模块采集到的步态加速度信号转换到标准正交坐标系中，之后对每一通道连续的加速度信号做低通滤波处理；

步态分割与归一化单元，针对每一通道，均利用压力传感器信号找到步态起始点与结束点对步态周期进行分割，并进行时间归一化处理，获得步态周期加速度信号ACC_p×N，其中，p表示加速度信号通道的个数，N表示归一化定长；

步态模式提取单元，分别计算若干个连续的步态周期加速度信号的平均值作为被测对象的AGG，并对每个对象提取y个AGG以表征其整体步态；

特征参数提取单元，用于针对每一被测对象的AGG，分别计算反映被测对象步态特征的参数，过程如下：a、计算被测对象的AGG与标准步态模式CGG每一对应通道的Pearson相关系数，对所有通道的Pearson相关系数求和得到参数P；b、采用动态规划方法计算被测对象的AGG与CGG每一对应通道的动态时间规整距离，对所有通道动态时间规整距离求和得到参数D；c、计算被测对象的AGG每一通道的极值点个数，对所有通道极值点个数求和得到参数E；d、分别对被测对象的AGG的腰部前向通道与竖直方向通道步态加速度信号进行傅里叶变换，再计算偶次谐波之和与奇数次谐波之和的比值得到谐波系数，将腰部前向与竖直方向步态加速度信号的谐波系数相加得到参数H；e、计算被测对象的AGG腰部前向通道与竖直方向通道加速度的自相关系数，其中左右腿相关性峰值点，即为对称性指标，根据腰部前向加速度与竖直方向加速度的两个对称性指标求和得到参数S。

所述步态评估模块包括：步态评估模型建立单元，用于分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型，其过程如下：

预定标准对象的数量为m，每一预定标准对象的AGG数量为y，从每一AGG中提取n个反映对应标准对象步态特征的参数，最终构成矩阵X_ym×n；再采用灰色关联度方法建立灰色关联度模型作为步态评估模型，其中，灰色关联度模型中的标准化特征参数向量X_ref，参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs的计算方式如下：

首先，计算标准化特征参数向量X_ref，下式中，X_i(j)代表X_ym×n的第i行，第j列：

其次，根据标准化特征参数向量X_ref归一化中间参数Z_ym×n，下式中，Z_i(j)代表Z_ym×n的第i行第j列数值，X_ref(j)代表X_ref向量的第j列数值；

然后，计算参考数列R：

最后，确定最小值minAbs与最大值maxAbs，下式中，R(j)代表R的第j列数值：

所述步态评估模块包括：步态评分单元，用于将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估，其过程如下：

提取了被测对象的y个AGG，反映被测对象步态特征的参数包括：Pearson相关系数，即参数P；动态时间规整距离，即参数D；极值点个数，即参数E；谐波系数，即参数H；对称性参数，即参数S；则构成矩阵G_y×n，根据步态评估模型中的标准化特征参数向量X_ref进行归一化得到归一化矩阵

根据步态评估模型中的参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs计算关联系数ξ_(y×n)，下式中，

代表

的第i行第j列数值，ξ_i(j)代表ξ_(y×n)的第i行第j列数值：

其中，γ为分辨系数；

根据关联系数ξ_(y×n)求归一化矩阵

第i行与参考数列R之间的关联度C_i：

其中，ω_j为权重；

计算步态评估分数Score：

由上述本发明提供的技术方案可以看出，从运动学层面分析被测对象的步态，其能够客观的对步态能力进行评估，且可靠性较高，可以作为其他技术领域的参考数据；此外，涉及的硬件价格也远远低于现有步态分析装置，从而降低成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的一种步态能力评估方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的多通道步态信号采集模块示意图；

图3为本发明实施例提供的步态评分的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种步态能力评估装置的示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

图1为本发明实施例提供的一种步态能力评估方法的流程图，如图1所示，其主要包括如下步骤：

步骤11、根据获取到的连续的步态加速度信号来提取被测对象的AGG(AverageGait Graph，个人步态模式)，并与预定的CGG(Characteristic Gait Graph，标准步态模板)进行对比，从而计算出若干反映被测对象步态特征的参数。

本发明实施例中，可以直接从存储介质中读取连续的步态加速度信号，再进行的后续操作；当然，也可以利用多通道步态信号采集模块来获得被测对象的步态加速度信号。

示例性的，所述多通道步态信号采集模块可以采用如图2所示的三个惯性测量传感器实现，每一惯性测量传感器IMU分别放置于被测对象腰部、大腿后侧中间部分。

示例性的，为了确保采集到的步态加速度信号有效，可以让被测对象首先尝试步行1-2分钟，直至适应场地与设备。实际采集时沿一条水平直线以舒适速度行走5-8分钟。

本发明实施例中，所述的被测对象，以及后文所提到的标准对象都可以是人体或者是仿真的具有行走能力的人体模型。但是，需要强调的是，即使将人体作为被测对象，并不需要对人体做其他的处理，本方案仅获取外部数据，并由处理器(或者其他类似装置)进行后续的处理。

本发明实施例中，还可以利用数据显示模块来实时显示步态加速度信号的波形，以及最终的步态能力评估结果。在显示波形时，数据显示模块首先根据数据具体帧格式进行实时解析，然后将解析过的数据存入文件，并实时显示波形。

本发明实施例中，数据显示模块与多通道步态信号采集模块可以通过有线或无线方式进行数据交互。

本发明实施例中，计算出若干反映被测对象步态特征的参数的过程如下：

1)首先将惯性传感器做采集到的步态加速度信号转换到标准正交坐标系中，具体的，可结合陀螺仪数据并采用基于四元数的转换方法对坐标进行转换。之后需要对每一通道连续的加速度信号做低通滤波处理；示例性的，可以使用20Hz低通滤波器对数据进行滤波处理。

2)步态分割根据脚底的压力传感器信号进行分割，压力传感器放置于被测对象脚初始着地位置；即，针对每一通道，均利用压力传感器信号找到步态起始点与结束点对步态周期进行分割。由于分割出的步态周期加速度信号长度不同为了使得步态信号具有可比性，以及方便后续处理，需要进行时间归一化处理，获得步态周期加速度信号ACC_p×N，其中，p表示加速度信号通道的个数，N表示归一化定长。

3)分别计算若干个连续的步态周期加速度信号的平均值作为被测对象的AGG，并对每个对象提取y个AGG以表征其整体步态。示例性的，可以取y＝4；所述AGG同样为一个pXN的矩阵。

4)针对每一被测对象的AGG，分别计算反映被测对象步态特征的参数，过程如下：a、计算被测对象的AGG与标准步态模板CGG每一对应通道的Pearson相关系数，对所有通道的Pearson相关系数求和得到参数P；b、采用动态规划方法计算被测对象的AGG与CGG每一对应通道的动态时间规整距离，对所有通道动态时间规整距离求和得到参数D；c、计算被测对象的AGG每一通道的极值点个数，对所有通道极值点个数求和得到参数E；d、分别对被测对象的AGG的腰部前向通道与竖直方向通道步态加速度信号进行傅里叶变换，再计算偶次谐波之和与奇数次谐波之和的比值得到谐波系数，将腰部前向加速度与竖直方向步态加速度信号的谐波系数相加得到参数H；e、计算被测对象的AGG腰部前向通道与竖直方向通道步态加速度信号的自相关系数，其中左右腿相关性峰值点，即为对称性指标，根据腰部前向加速度与竖直方向加速度的两个对称性指标求和得到参数S。

本发明实施例中，所述的标准步态模板CGG可以通过对若干个标准对象的AGG求平均来获得。

步骤12、分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型；再将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估。

本步骤主要包括两部分内容：建立步态评估模型，以及步态评分。

1、建立步态评估模型，其具体过程如下：

假设，预定标准对象的数量为m，每一预定标准对象的AGG数量为y，从每一AGG中提取n个反映对应标准对象步态特征的参数，最终构成矩阵X_ym×n；再采用灰色关联度方法建立灰色关联度模型作为步态评估模型，其中，灰色关联度模型中的标准化特征参数向量X_ref，参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs的计算方式如下：

首先，计算标准化特征参数向量X_ref，下式中，X_i(j)代表X_ym×n的第i行，第j列：

其次，根据标准化特征参数向量X_ref归一化中间参数Z_ym×n，下式中，Z_i(j)代表Z_ym×n的第i行第j列数值，X_ref(j)代表X_ref向量的第j列数值。

然后，计算参考数列R：

最后，确定最小值minAbs与最大值maxAbs，下式中，R(j)代表R的第j列数值：

2、步态评分，如图3所示，其具体过程如下：

提取被测对象的y个AGG，并提取反映被测对象步态特征的参数包括：Pearson相关系数，即参数P；动态时间规整距离，即参数D；极值点个数，即参数E；谐波系数，即参数H；对称性参数，即参数S；则构成矩阵G_y×n，根据步态评估模型中的标准化特征参数向量X_ref进行归一化得到归一化矩阵

根据步态评估模型中的参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs计算关联系数ξ_(y×n)，下式中，

代表

的第i行第j列数值，ξ_i(j)代表ξ_(y×n)的第i行第j列数值：

其中，γ为分辨系数；

根据关联系数ξ_(y×n)求归一化矩阵

第i行与参考数列R之间的关联度C_i：

其中，ω_j为权重；

计算步态评估分数Score：

当进行完上述处理过程后，可以将相关数据存储在信息存储模块中。

本发明实施例的上述方案，从运动学层面分析被测对象的步态，其可以对步态能力进行客观的评价，并可以作为其他技术领域的参考数据；此外，涉及的硬件价格也远远低于现有步态分析装置，从而降低成本。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

本发明另一实施例还提供一种步态能力评估装置，该装置可用于实现前述实施例所述的方案，如图4所示，其主要包括：

数据分析及特征参数提取模块，用于根据获取到的连续的加速度信号来提取被测对象的个人步态模式AGG，并与预定的标准步态模板CGG进行对比，从而计算出若干反映被测对象步态特征的参数；

步态评估模块，用于分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型；再将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估。

此外，该装置还包括：

多通道步态信号采集模块，用于获取被测对象的步态加速度信号；所述多通道步态信号采集模块放置于被测对象腰部、大腿后侧中间部分；

数据显示模块，用于实时显示加速度信号的波形，以及最终的步态评估结果。

在具体实现时，所述数据分析及特征参数提取模块可以包括：

步态数据预处理单元，将多通道步态信号采集模块采集到的步态加速度信号转换到标准正交坐标系中，具体的，可结合陀螺仪数据并采用基于四元数的转换方法对坐标进行转换，之后对每一通道连续的加速度信号做低通滤波处理；

步态分割与归一化单元，针对每一通道，均利用压力传感器信号找到步态起始点与结束点对步态周期进行分割，并进行时间归一化处理，获得步态周期加速度信号ACC_p×N，其中，p表示加速度信号通道的个数，N表示归一化定长；

步态模式提取单元，分别计算若干个连续的步态周期加速度信号的平均值作为被测对象的AGG，并对每个对象提取y个AGG以表征其整体步态。示例性的，可以取y＝4；

特征参数提取单元，用于针对每一被测对象的AGG，分别计算反映被测对象步态特征的参数，过程如下：a、计算被测对象的AGG与标准步态模板CGG每一对应通道的Pearson相关系数，对所有通道的Pearson相关系数求和得到参数P；b、采用动态规划方法计算被测对象的AGG与CGG每一对应通道的动态时间规整距离，对所有通道动态时间规整距离求和得到参数D；c、计算被测对象的AGG每一通道的极值点个数，对所有通道极值点个数求和得到参数E；d、分别对被测对象的AGG的腰部前向通道与竖直方向通道步态加速度信号进行傅里叶变换，再计算偶次谐波之和与奇数次谐波之和的比值得到谐波系数，将腰部前向加速度与竖直方向步态加速度信号的谐波系数相加得到参数H；e、计算被测对象的AGG腰部前向通道与竖直方向通道加速度的自相关系数，其中左右腿相关性峰值点，即为对称性指标，根据腰部前向加速度与竖直方向加速度的两个对称性指标求和得到参数S。

在具体实现时，所述步态评估模块可以包括：步态评估模型建立单元，用于分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型，其过程如下：

预定标准对象的数量为m，每一预定标准对象的AGG数量为y，从每一AGG中提取n个反映对应标准对象步态特征的参数，最终构成矩阵X_ym×n；再采用灰色关联度方法建立灰色关联度模型作为步态评估模型，其中，灰色关联度模型中的标准化特征参数向量X_ref，参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs的计算方式如下：

首先，计算标准化特征参数向量X_ref，下式中，X_i(j)代表X_ym×n的第i行，第j列：

其次，根据标准化特征参数向量X_ref归一化中间参数Z_ym×n，下式中，Z_i(j)代表Z_ym×n的第i行第j列数值，X_ref(j)代表X_ref向量的第j列数值。

然后，计算参考数列R：

最后，确定最小值minAbs与最大值maxAbs，下式中，R(j)代表R的第j列数值：

在具体实现时，所述步态评估模块可以包括：步态评分单元，用于将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估，其过程如下：

提取了被测对象的y个AGG，反映被测对象步态特征的参数包括：Pearson相关系数，即参数P；动态时间规整距离，即参数D；极值点个数，即参数E；谐波系数，即参数H；对称性参数，即参数S；则构成矩阵G_y×n，根据步态评估模型中的标准化特征参数向量X_ref进行归一化得到归一化矩阵

根据步态评估模型中的参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs计算关联系数ξ_(y×n)，下式中，

代表

的第i行第j列数值，ξ_i(j)代表ξ_(y×n)的第i行第j列数值：

其中，γ为分辨系数；

根据关联系数ξ_(y×n)求归一化矩阵

第i行与参考数列R之间的关联度C_i：

其中，ω_j为权重；

计算步态评估分数Score：

本发明实施例中所提供的装置还包括信息存储模块，用来存储计算所需要以及计算所获得的各种数据。在具体实现时，上述涉及显示、计算与存储的模块可以通过诸如智能终端或者计算机之类的设备来实现。

需要说明的是，上述装置中包含的各个功能模块所实现的功能的具体实现方式在前面的实施例中已经有详细描述，故在这里不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种步态能力评估方法，其特征在于，包括：

根据获取到的连续的步态加速度信号来提取被测对象的个人步态模式AGG，并与预定的标准步态模板CGG进行对比，从而计算出若干反映被测对象步态特征的参数；其中，个人步态模式AGG为步态周期加速度信号的平均值；

分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型；再将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估；

所述将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估包括：

提取了被测对象的y个AGG，反映被测对象步态特征的参数包括：Pearson相关系数，即参数P；动态时间规整距离，即参数D；极值点个数，即参数E；谐波系数，即参数H；对称性参数，即参数S；则构成矩阵G_y×n，根据步态评估模型中的标准化特征参数向量X_ref进行归一化得到归一化矩阵

根据步态评估模型中的参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs计算关联系数ξ_(y×n)，下式中，

代表

的第i行第j列数值，ξ_i(j)代表ξ_(y×n)的第i行第j列数值：

其中，γ为分辨系数；

根据关联系数ξ_(y×n)求归一化矩阵

第i行与参考数列R之间的关联度C_i：

其中，ω_j为权重；

计算步态评估分数Score：

2.根据权利要求1所述的一种步态能力评估方法，其特征在于，

利用多通道步态信号采集模块来获得被测对象的步态加速度信号；所述多通道步态信号采集模块放置于被测对象腰部、大腿后侧中间部分；

还利用数据显示模块来实时显示步态加速度信号的波形，以及最终的步态评估结果。

3.根据权利要求1所述的一种步态能力评估方法，其特征在于，所述计算出若干反映被测对象步态特征的参数包括：

首先，将多通道步态信号采集模块采集到的步态加速度信号转换到标准正交坐标系中，并对每一通道连续的加速度信号做低通滤波处理；

其次，针对每一通道，均利用压力传感器信号找到步态起始点与结束点对步态周期进行分割，并进行时间归一化处理，获得步态周期加速度信号ACC_p×N，其中，p表示加速度信号通道的个数，N表示归一化定长；

然后，分别计算若干个连续的步态周期加速度信号的平均值作为被测对象的AGG，并对每个对象提取y个AGG以表征其整体步态；所述AGG同样为一个pXN的矩阵；

最后，针对每一被测对象的AGG，分别计算反映被测对象步态特征的参数，过程如下：a、计算被测对象的AGG与标准步态模板CGG每一对应通道的Pearson相关系数，对所有通道的Pearson相关系数求和得到参数P；b、采用动态规划方法计算被测对象的AGG与CGG每一对应通道的动态时间规整距离，对所有通道动态时间规整距离求和得到参数D；c、计算被测对象的AGG每一通道的极值点个数，对所有通道极值点个数求和得到参数E；d、分别对被测对象的AGG的腰部前向通道与竖直方向通道步态加速度信号进行傅里叶变换，再计算偶次谐波之和与奇数次谐波之和的比值得到谐波系数，将腰部前向与竖直方向步态加速度信号的谐波系数相加得到参数H；e、计算被测对象的AGG腰部前向通道与竖直方向通道加速度的自相关系数，其中左右腿相关性峰值点，即为对称性指标，根据腰部前向加速度与竖直方向加速度的两个对称性指标求和得到参数S。

4.根据权利要求1所述的一种步态能力评估方法，其特征在于，所述分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型包括：

预定标准对象的数量为m，每一预定标准对象的AGG数量为y，从每一AGG中提取n个反映对应标准对象步态特征的参数，最终构成矩阵X_ym×n；再采用灰色关联度方法建立灰色关联度模型作为步态评估模型，其中，灰色关联度模型中的标准化特征参数向量X_ref，参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs的计算方式如下：

首先，计算标准化特征参数向量X_ref，下式中，X_i(j)代表X_ym×n的第i行，第j列：

其次，根据标准化特征参数向量X_ref归一化中间参数Z_ym×n，下式中，Z_i(j)代表Z_ym×n的第i行第j列数值，X_ref(j)代表X_ref向量的第j列数值；

然后，计算参考数列R：

最后，确定最小值minAbs与最大值maxAbs，下式中，R(j)代表R的第j列数值：

5.一种步态能力评估装置，其特征在于，包括：

数据分析及特征参数提取模块，用于根据获取到的连续的步态加速度信号来提取被测对象的个人步态模式AGG，并与预定的标准步态模板CGG进行对比，从而计算出若干反映被测对象步态特征的参数；其中，个人步态模式AGG为步态周期加速度信号的平均值；

步态评估模块，用于分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型；再将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估；

所述步态评估模块包括：步态评分单元，用于将所述若干反映被测对象步态特征的参数带入所述步态评估模型，对被测对象的步态进行评估，其过程如下：

提取了被测对象的y个AGG，反映被测对象步态特征的参数包括：Pearson相关系数，即参数P；动态时间规整距离，即参数D；极值点个数，即参数E；谐波系数，即参数H；对称性参数，即参数S；则构成矩阵G_y×n，根据步态评估模型中的标准化特征参数向量X_ref进行归一化得到归一化矩阵

根据步态评估模型中的参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs计算关联系数ξ_(y×n)，下式中，

代表

的第i行第j列数值，ξ_i(j)代表ξ_(y×n)的第i行第j列数值：

其中，γ为分辨系数；

根据关联系数ξ_(y×n)求归一化矩阵

第i行与参考数列R之间的关联度C_i：

其中，ω_j为权重；

计算步态评估分数Score：

6.根据权利要求5所述的一种步态能力评估装置，其特征在于，该装置还包括：

多通道步态信号采集模块，用于获取被测对象的步态加速度信号；所述多通道步态信号采集模块放置于被测对象腰部、大腿后侧中间部分；

数据显示模块，用于实时显示步态加速度信号的波形，以及最终的步态评估结果。

7.根据权利要求5所述的一种步态能力评估装置，其特征在于，所述数据分析及特征参数提取模块包括：

步态数据预处理单元，首先将多通道步态信号采集模块采集到的步态加速度信号转换到标准正交坐标系中，之后对每一通道连续的加速度信号做低通滤波处理；

步态分割与归一化单元，针对每一通道，均利用压力传感器信号找到步态起始点与结束点对步态周期进行分割，并进行时间归一化处理，获得步态周期加速度信号ACC_p×N，其中，p表示加速度信号通道的个数，N表示归一化定长；

步态模式提取单元，分别计算若干个连续的步态周期加速度信号的平均值作为被测对象的AGG，并对每个对象提取y个AGG以表征其整体步态；

特征参数提取单元，用于针对每一被测对象的AGG，分别计算反映被测对象步态特征的参数，过程如下：a、计算被测对象的AGG与标准步态模式CGG每一对应通道的Pearson相关系数，对所有通道的Pearson相关系数求和得到参数P；b、采用动态规划方法计算被测对象的AGG与CGG每一对应通道的动态时间规整距离，对所有通道动态时间规整距离求和得到参数D；c、计算被测对象的AGG每一通道的极值点个数，对所有通道极值点个数求和得到参数E；d、分别对被测对象的AGG的腰部前向通道与竖直方向通道步态加速度信号进行傅里叶变换，再计算偶次谐波之和与奇数次谐波之和的比值得到谐波系数，将腰部前向与竖直方向步态加速度信号的谐波系数相加得到参数H；e、计算被测对象的AGG腰部前向通道与竖直方向通道加速度的自相关系数，其中左右腿相关性峰值点，即为对称性指标，根据腰部前向加速度与竖直方向加速度的两个对称性指标求和得到参数S。

8.根据权利要求5所述的一种步态能力评估装置，其特征在于，所述步态评估模块包括：步态评估模型建立单元，用于分别从若干预定标准对象的AGG中，提取出反映对应标准对象步态特征的参数，从而建立步态评估模型，其过程如下：

预定标准对象的数量为m，每一预定标准对象的AGG数量为y，从每一AGG中提取n个反映对应标准对象步态特征的参数，最终构成矩阵X_ym×n；再采用灰色关联度方法建立灰色关联度模型作为步态评估模型，其中，灰色关联度模型中的标准化特征参数向量X_ref，参考数列R、最小值minAbs与最大值maxAbs的计算方式如下：

首先，计算标准化特征参数向量X_ref，下式中，X_i(j)代表X_ym×n的第i行，第j列：

其次，根据标准化特征参数向量X_ref归一化中间参数Z_ym×n，下式中，Z_i(j)代表Z_ym×n的第i行第j列数值，X_ref(j)代表X_ref向量的第j列数值；

然后，计算参考数列R：

最后，确定最小值minAbs与最大值maxAbs，下式中，R(j)代表R的第j列数值：

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