在步态分析中应用低通数字滤波器的主要目的是将真实的人体运动与运动捕捉系统固有的电子噪声和高频振动分离开来。通过分离代表实际肢体运动的低频信号，研究人员可以生成平滑的运动学曲线，并确保复杂计算的准确性。
核心要点 低通滤波器充当关键的门控器，在保留代表自然运动的数据的同时，去除非物理伪影。没有这一步，高频噪声将严重扭曲速度和加速度等衍生指标，使分析不可靠。
区分信号与噪声
人体运动的频率
人类步态在生物力学上受到限制。肢体的物理运动以相对低频发生，这意味着位置的变化是平滑且随时间逐渐变化的。
运动捕捉伪影的性质
相反，来自运动捕捉摄像机的原始数据通常包含“抖动”或高频振动。这些不是受试者进行的物理运动，而是由捕捉硬件或标记物振动产生的伪影。
截止频率的作用
低通滤波器通过设置一个称为截止频率的特定阈值来工作。对于一般的步态分析，通常使用大约7 Hz的截止频率。这允许较慢的、真实的运动信号通过，同时阻止快速的、非物理的噪声。
对衍生参数的影响
平滑运动学曲线
由于噪声，原始轨迹数据通常是锯齿状的。滤波会创建平滑的运动学曲线，从而更清晰地可视化和数学化表示受试者的运动路径。
改进速度计算
速度是通过确定位置变化的快慢来计算的。如果位置数据有噪声，计算出的速度将急剧波动。滤波确保速度曲线反映受试者的实际速度，而不是系统误差。
稳定加速度数据
加速度是位置的二阶导数，这意味着它对噪声非常敏感。即使是位置数据中的微小误差也可能导致巨大的、不切实际的加速度峰值。滤波对于防止这些计算错误至关重要。
理解权衡
过度滤波的风险
如果截止频率设置得太低（例如，显著低于 7 Hz），您就有过度平滑数据的风险。这不仅会去除噪声，还会去除合法的快速运动，例如脚后跟撞击的初始冲击。
滤波不足的风险
如果截止频率设置得太高，就会发生显著的噪声保留。虽然位置数据可能看起来可以接受，但导出的加速度数据仍然过于嘈杂，无法用于动态分析。
确保分析的精确性
为了确保您的步态分析提供可操作的见解，您必须平衡信号保留与噪声降低。
- 如果您的主要重点是视觉轨迹：标准的低通滤波器可确保用于演示的平滑动画和清晰的图表。
- 如果您的主要重点是关节力和加速度：严格的滤波是必不可少的，因为这些导数中的噪声放大将使您的结果无效。
有效的滤波可以将原始、嘈杂的坐标转换为人体运动的可靠数字孪生。
摘要表：
| 特征 | 信号（人体运动） | 噪声（系统伪影） |
|---|---|---|
| 频率范围 | 低频（通常 < 7 Hz） | 高频 |
| 物理来源 | 实际的肢体和身体运动 | 电子抖动、标记物振动 |
| 数据影响 | 代表真实的运动学路径 | 扭曲速度和加速度 |
| 滤波器操作 | 通过阈值 | 阻挡/衰减 |
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参考文献
- Takuo Negishi, Naomichi Ogihara. Functional significance of vertical free moment for generation of human bipedal walking. DOI: 10.1038/s41598-023-34153-4
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .