统一坐标缩放是强制性的，用于规范化不同尺寸智能训练鞋固有的绝对空间坐标的差异。因为 7 号鞋中的传感器在物理位置上与 12 号鞋中的传感器不同，所以原始空间数据在用户之间是不一致的。缩放将这些差异转换为标准化系统，确保后续分析反映实际的步态模式，而不是物理鞋的尺寸。
没有这个过程，数据分析工具就无法区分运动差异和脚部尺寸差异。统一坐标缩放消除了物理尺寸偏差，确保步态特征提取和风险评估模型在所有用户群中保持准确和一致。
物理差异的挑战
传感器放置的可变性
在智能鞋中，传感器嵌入在鞋体内的特定位置。然而，这些传感器的绝对空间坐标会根据鞋子的物理尺寸而变化。
原始数据的不一致性
如果比较小鞋子和大鞋子的原始数据，即使穿着者执行完全相同的动作，数据点之间的距离也会不同。这会产生一个本质上嘈杂且不一致的数据集，如果不进行干预，直接比较是不可能的。
统一缩放的作用
创建标准化系统
统一坐标缩放的主要功能是将这些变化的传感器位置映射到统一的坐标系。这在数学上将单个鞋子的特定物理尺寸转换为标准化格式。
实现准确的特征提取
一旦数据标准化，算法就可以可靠地识别和提取步态特征。通过消除鞋子尺寸这个变量，系统确保提取的特征代表用户的生物力学，而不是设备的几何形状。
对风险评估模型的影响
消除基于尺寸的偏差
风险评估模型依赖于模式识别来识别潜在的伤害风险或步态异常。如果数据未进行缩放，模型可能会错误地将大鞋子较大的空间距离解释为步态偏差。
确保模型完整性
缩放对于消除物理尺寸偏差对这些模型的影响至关重要。它确保风险评估完全基于运动质量，无论用户的脚部尺寸如何，都能提供公平准确的分析。
理解权衡
虽然对于分析至关重要，但坐标缩放为数据工程师带来了一些特定的考虑因素。
绝对空间精度的损失
当数据被缩放到统一系统时，您实际上会抽象掉传感器之间绝对的实际距离。如果您的特定应用程序需要知道特定用户的精确物理距离（以毫米为单位），则必须保留原始、未缩放数据的副本。
依赖于准确的缩放因子
最终数据的完整性完全取决于缩放算法的精度。如果缩放逻辑不能完美地对应鞋子尺寸之间的物理几何差异，它可能会在步态分析中引入人为的失真。
为您的数据管道做出正确选择
为确保您的智能鞋数据具有可操作性，请根据您的具体分析目标应用缩放过程。
- 如果您的主要重点是比较步态分析：立即实施统一缩放，以确保来自不同用户的数据可以进行“相同基础”的比较。
- 如果您的主要重点是无偏见的风险评估：使用缩放来净化数据，防止您的预测模型过度拟合或基于用户鞋子尺寸产生偏差。
标准化是将原始的、硬件相关的信号转化为通用人类见解的桥梁。
总结表：
| 方面 | 无坐标缩放 | 统一坐标缩放 |
|---|---|---|
| 数据一致性 | 由于物理传感器放置而不一致 | 在所有鞋子尺寸中标准化 |
| 步态分析 | 受鞋子尺寸和几何形状影响 | 反映真实的用户的生物力学 |
| 风险评估 | 假阳性/基于尺寸的偏差风险高 | 完整性高，以运动为中心 |
| 比较 | 无法直接比较用户 | 实现可靠的“相同基础”分析 |
| 主要用例 | 原始数据归档 | 比较研究和预测建模 |
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参考文献
- Zhen Song, Zhuoming Chen. Fall Risk Assessment for the Elderly Based on Weak Foot Features of Wearable Plantar Pressure. DOI: 10.1109/tnsre.2022.3167473
本文还参考了以下技术资料 3515 知识库 .
