为了实现准确的生物力学分析，您必须将鞋类的性能与受试者的速度变化分离开来。排除过渡步态——特别是启动、停止和转弯——至关重要，因为这些动作会引入不代表鞋子在正常条件下行为的变异惯性力。保留这些数据会破坏步频和站立时间的连贯性，导致最终数据集嘈杂且不可靠。
通过去除加速和减速阶段，研究人员确保分析仅基于稳态步态周期。这种过滤过程是保证统计可靠性所必需的基础，而统计可靠性对于得出关于鞋子特定属性（如冲击吸收）的有效结论至关重要。
过渡步态的力学
理解惯性力波动
当受试者启动或停止时，他们的身体会产生显著的惯性力波动以改变速度。
这些力与恒定速度运动期间产生的力不同。将它们包含在数据集中会混淆“制动”或“启动”的力学与鞋子本身的力学。
破坏步频连贯性
过渡步态会固有地改变运动的节奏。
在加速或减速期间，步频和站立时间会快速变化以适应速度的变化。这种变化打破了建立比较基线所需的模式。
歪曲冲击吸收数据
安全鞋和运动鞋通常根据它们在重复使用过程中如何管理力来进行评估。
过渡步态会产生非典型的压力峰值，这不能反映标准使用情况。包含这些峰值可能导致关于鞋子冲击吸收能力的假阴性结果。
稳态分析的价值
分离变量
生物力学分析的目标通常是确定鞋子的性能，而不是步行者的变异性。
通过过滤稳态步态周期，您将鞋子作为主要变量进行分离。这确保了观察到的数据点来自鞋子的结构，而不是受试者不断变化的动量。
增强统计可靠性
生物力学的可靠性取决于测试-重测一致性。
包含过渡步态的数据集表现出更高的方差和更低的重复性。排除这些步态显著增强了您结论的统计可靠性。
理解权衡
噪声与信号的风险
虽然更多的数据通常看起来更好，但在生物力学中，“脏”数据是有害的。
包含最初几步（加速）或最后几步（减速）会引入淹没信号的噪声。这类似于排除来自低可靠性区域（如中足）的数据，以便专注于主要的承重区域（如脚跟和前掌）。
情境很重要
需要注意的是，排除过渡步态是针对分析周期而言的。
如果研究的特定目标是分析制动或加速期间的牵引力，那么过渡步态是重点。然而，对于一般的性能分析和舒适度分析，它们是必须去除的污染物。
为您的分析做出正确选择
确保您的数据准确反映现实需要一种有针对性的数据选择方法。
- 如果您的主要重点是总体性能：过滤掉所有非稳态步态，以确保您关于冲击吸收和舒适度的结论在统计上是有效的。
- 如果您的主要重点是数据可靠性：优先考虑来自高可靠性区域（脚跟、前掌）和稳态阶段的数据，以最大化测试-重测一致性。
真正的生物力学见解并非来自收集每一个数据点，而是来自仅分析那些重要的数据点。
总结表：
| 分析阶段 | 运动类型 | 对数据一致性的影响 |
|---|---|---|
| 过渡步态 | 启动、停止或转弯 | 高噪声；引入变异惯性力和压力峰值。 |
| 稳态步态 | 恒定速度运动 | 高可靠性；将鞋子性能作为主要变量进行分离。 |
| 数据区域 | 脚跟和前掌受力 | 专注于高可靠性的承重区域，以获得更好的测试-重测结果。 |
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参考文献
- Alyssa A. Logan, Brian D. Nielsen. Circle Diameter Impacts Stride Frequency and Forelimb Stance Duration at Various Gaits in Horses. DOI: 10.3390/s23094232
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
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