对 Z 轴加速度应用高通滤波器是关键步骤，可将足跟触地的高能量脉冲与人体运动的背景噪声分离。此过程可去除躯干振荡和姿势摇摆等低频信号，从而使由地面反作用力引起的尖锐、特征性加速度峰值脱颖而出。通过关注这些高频分量，步态检测算法可以实现显著更高的准确性和鲁棒性。
IMU 数据中高通滤波器的核心意义在于其能够将缓慢的身体振荡与突然的冲击力分离开来。这会产生一个清晰的、由脉冲驱动的信号，使算法能够可靠地识别足跟触地的确切时刻。
垂直轴作为主要的步态信号
冲击特征的主导地位
Z 轴（垂直）加速度在行走周期中捕捉到最重要的冲击特征。由于身体与地面之间的主要力交换发生在垂直方向，因此该轴提供了足跟触地事件最直接的证据。
地面反作用力动力学
初始接触时，地面会对脚施加向上的力，从而产生急剧的减速。这个“脉冲”是整个步态周期中最明显的标志，前提是它没有被其他运动数据所掩盖。
频率分离和信号清晰度
去除缓慢的身体振荡
人体行走自然涉及身体质心的缓慢、有节奏的摇摆和垂直位移。这些低频分量充当“噪声”，可能会在较大的、平滑的波形中掩盖足跟触地的精确时间。
分离脉冲信号
高通滤波器仅允许信号中快速变化的分量通过。这有效地剥离了肢体的渐进式运动，并突出了脚接触地面引起的突然、高频尖峰。
增强峰值可见性
通过去除“基线”运动，滤波器锐化了与步态相关的特征峰值。这使得信号更容易被自动化系统处理，因为峰值在平坦的背景下变得清晰可见。
算法性能和鲁棒性
提高检测可靠性
如果没有滤波，检测算法可能会将大的、缓慢的身体运动误认为是步态事件。高通滤波器可确保算法仅对代表实际步态的高能量“冲击”做出反应。
定义步态起始点
清晰地识别足跟触地对于标记新步态周期的开始至关重要。稳健的滤波可确保即使在用户改变行走速度或表面时，也能一致地识别此起始点。
理解权衡
信号失真风险
将高通截止频率设置得过高，可能会无意中去除冲击信号本身的某些部分。如果滤波器过于激进，它可能会减弱您试图检测的峰值，从而导致漏步。
对传感器噪声的敏感性
高通滤波器有时会放大高频机械振动或电子噪声。如果 IMU 安装不牢固，滤波器可能会突出传感器的“晃动”而不是实际的足跟触地脉冲。
如何将此应用于您的项目
要成功实施足跟触地检测，您必须在频率隔离和信号完整性之间取得平衡。
- 如果您的主要重点是最大程度的检测准确性：使用二阶 Butterworth 高通滤波器，截止频率在 0.5Hz 和 1Hz 之间，以清除姿势摇摆而不会扭曲冲击峰值。
- 如果您的主要重点是低延迟实时反馈：实施简单的单阶高通滤波器，以最大限度地减少计算延迟，同时抑制大部分低频身体运动。
优化 IMU 数据的频率响应是将原始加速度转化为精确生物力学分析工具的最有效方法。
摘要表：
| 特征 | 高通滤波的影响 | 对步态分析的好处 |
|---|---|---|
| 低频信号 | 去除姿势摇摆和躯干振荡 | 消除背景噪声和误触发 |
| 冲击峰值 | 锐化高能量加速度尖峰 | 精确识别足跟触地时刻 |
| 信号基线 | 展平基线运动数据 | 增强自动化算法的峰值可见性 |
| 数据完整性 | 分离地面反作用力动力学 | 确保一致的步态周期起始点 |
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参考文献
- Rafael Castro Aguiar, Samit Chakrabarty. Simplified Markerless Stride Detection Pipeline (sMaSDP) for Surface EMG Segmentation. DOI: 10.3390/s23094340
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .