应用四阶低通巴特沃斯滤波器的主要目的是通过滤除高频干扰来严格清理原始传感器数据，同时保护人体运动的真实信号。此处理步骤对于将嘈杂的原始测量转换为用于分析的精确生物力学数据集至关重要。
运动和力传感器收集的原始数据由于环境和机械干扰，很少能直接使用。该滤波器弥合了原始输入与可操作见解之间的差距，确保诸如运动范围和角速度等关键指标基于生物现实，而不是信号伪影。
原始数据的挑战
信号干扰的来源
从力和运动传感器收集的原始数据本质上是“脏”的。它通常包含高频噪声，会扭曲真实信号。
找出罪魁祸首
这种噪声通常由非生物源产生。常见的罪魁祸首包括电信号、测试设备固有的机械振动以及不相关的微小运动。
为什么使用四阶低通巴特沃斯滤波器
消除噪声
该滤波器的“低通”特性使其能够专门针对并有效消除上述识别出的高频噪声。通过在特定阈值之上截止频率，它可以去除由振动和电干扰引起的杂乱数据点。
保持信号完整性
虽然消除噪声至关重要，但必须在不降低重要数据的情况下进行。该滤波器旨在保持中低频信号的完整性。这些频率是具有意义的人体运动数据所在之处。
对生物力学分析的影响
确保计算准确性
生物力学测试依赖于衍生计算，例如动力学指标。如果基础数据嘈杂，诸如运动范围 (ROM) 和角速度等指标的计算将不正确。
评估产品性能
此数据处理的最终目标是支持高风险评估。在评估鞋类产品的性能和安全性时，准确的数据是不可或缺的。
理解权衡
平衡纯净与现实
应用此滤波器代表了数据处理中必要的平衡。目标是去除足够的噪声以使数据可用，但又不能过度去除以至于改变人体运动的特征。
原始数据的风险
使用未经此特定过滤过程的数据会带来很高的错误风险。您将分析机器的伪影，而不是身体的力学，从而使安全性和性能结论无效。
为您的目标做出正确选择
为确保您的生物力学测试产生有效结果，请考虑以下几点：
- 如果您的主要关注点是数据准确性：应用此滤波器以去除电和机械伪影，确保您的动力学指标反映真实的人体运动。
- 如果您的主要关注点是产品评估：对鞋类安全性和性能的有意义评估完全依赖于此过程所保留的中低频信号的完整性。
干净的数据是建立可靠生物力学结论的唯一基础。
总结表：
| 特征 | 在生物力学测试中的目的 |
|---|---|
| 滤波器类型 | 四阶低通巴特沃斯 |
| 主要目标 | 去除高频噪声，同时保留生物信号 |
| 噪声源 | 电干扰、机械振动、微小运动 |
| 受保护的关键指标 | 运动范围 (ROM)、角速度、动力学指标 |
| 输出效益 | 干净的数据，用于可靠的鞋类安全性和性能评估 |
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参考文献
- Xiaohan Xu, Genevieve Williams. Kinematics of balance controls in people with chronic ankle instability during unilateral stance on a moving platform. DOI: 10.1038/s41598-025-85220-x
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