扩展科斯诺模型充当数学透镜，将从鞋类收集的原始加速度数据转化为个人日常生物节律的结构化配置文件。通过对 24 小时数据集应用非线性曲线拟合，它可以提取精确的指标——例如平均活动水平和峰值相位——来量化休息-活动周期的宏观生物模式。
该模型超越了简单的运动追踪，揭示了用户昼夜节律的潜在稳定性和时序。它将身体运动与生物疲劳和行为变化联系起来，全面了解佩戴者的长期健康和习惯。
将原始数据转化为生物学见解
模型的机制
该模型通过对原始加速度数据执行非线性曲线拟合来运行。
它在完整的 24 小时周期内处理这些数据，以建立数学基线。
这会创建用户日常活动的连续表示，有效过滤掉瞬时噪声，从而揭示潜在的节律。
提取的关键指标
该模型从原始数据中提取三个关键指标。
首先，它计算平均活动水平，确定一天中运动的基线强度。
其次，它测量活动振幅，通过量化峰值活动与休息之间的差异来指示节律的强度。
第三，它识别峰值相位，确定一天中活动最高的具体时间。
解读宏观生物节律
理解休息-活动周期
该模型的主要目标是从宏观角度捕捉休息-活动周期的特征。
这使得研究人员能够超越单个步骤或孤立的运动。
相反，他们可以将清醒和休息的更广泛的生物流动视为一个连贯的模式。
检测疲劳和行为变化
通过分析这些节律的稳定性和强度，该模型提供了与用户疲劳的相关性。
它突出了时序变化，揭示了由于行为变化，用户的活跃时间是否提前或推迟。
这种能力对于理解在长期鞋类使用过程中行为如何演变至关重要。
局限性和注意事项
需要连续数据
该模型的优势在于分析 24 小时期间的模式。
不完整的数据集或间歇性的传感器使用可能会干扰非线性曲线拟合过程。
可靠的结果需要一致的数据收集才能准确绘制宏观生物节律。
宏观与微观分析
这种方法专为宏观生物学评估而设计。
它在识别广泛的昼夜节律趋势和稳定性方面表现出色。
然而，它可能会平滑掉不符合总体 24 小时曲线的特定、短时高强度事件。
将模型应用于您的分析
为了最大限度地发挥扩展科斯诺模型的效用，请将其优势与您的具体研究目标相结合。
- 如果您的主要重点是疲劳管理：监测活动振幅；平坦的曲线或降低的强度通常表明疲惫或昼夜节律不稳定。
- 如果您的主要重点是行为分析：跟踪峰值相位，以识别用户在数周或数月内活跃时间的具体时序变化。
最终，该模型提供了必要的数学框架，可将鞋类传感器噪声转化为可操作的生物智能。
摘要表：
| 指标 | 描述 | 生物学见解 |
|---|---|---|
| 平均活动 | 基线运动强度 | 整体能量消耗和活动水平 |
| 活动振幅 | 峰值到休息的运动差异 | 节律强度和疲劳相关性 |
| 峰值相位 | 最大活动时间 | 昼夜节律时序和行为变化 |
| 宏观稳定性 | 24 小时周期一致性 | 长期健康和日常评估 |
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参考文献
- Stuart J. Fairclough, Richard Tyler. Characteristics of 24-hour movement behaviours and their associations with mental health in children and adolescents. DOI: 10.1186/s44167-023-00021-9
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .