- 最近
- 已收藏
- 排序
- 筛选
- 671
- 5
- 2
- 101
- 69
- 61
- 54
- 44
- 中文期刊
- 刊名
- 作者
- 作者单位
- 收录源
- 栏目名称
- 语种
- 主题词
- 外文期刊
- 文献类型
- 刊名
- 作者
- 主题词
- 收录源
- 语种
- 学位论文
- 授予学位
- 授予单位
- 会议论文
- 主办单位
- 专 利
- 专利分类
- 专利类型
- 国家/组织
- 法律状态
- 申请/专利权人
- 发明/设计人
- 成 果
- 鉴定年份
- 学科分类
- 地域
- 完成单位
- 标 准
- 强制性标准
- 中标分类
- 标准类型
- 标准状态
- 来源数据库
- 法 规
- 法规分类
- 内容分类
- 效力级别
- 时效性
【中文期刊】 戴厚德 熊永生 等 《中国生物医学工程学报》 2018年37卷2期 229-236页 ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 帕金森病(PD)运动症状的量化评估是PD诊疗中的一个难题;基于MEMS(微机电系统)运动传感器的可穿戴式装置可以跟踪PD病人设定动作和自主运动等运动信息,从而实现帕金森运动症状的实时和客观的量化评估.首先介绍MEMS运动传感器技术及用于帕金...
【中文期刊】 杨越 汪丰 等 《中国医疗设备》 2018年33卷9期 37-41页 ISTIC
【摘要】 Hoehn-Yahr分级是现在临床上通用的对帕金森病分级的标准.基于运动传感器的可穿戴设备为帕金森病患者的运动功能评价提供了更客观和精准的监测.本文针对帕金森病的自动分级提出了一种基于六轴加速度与角速度传感器数据的自动分级算法.该算法采用基...
【中文期刊】 张可 汤福南 等 《中国医疗设备》 2017年32卷9期 33-39页 ISTIC
【摘要】 目的 设计一种基于永磁定位技术的三维腿部运动检测系统,实现对腿部运动的实时显示.方法 首先,在腿部关节点佩戴3轴磁传感器,小磁体佩戴在与其连杆的肢体上,两者距离约6 cm.磁传感器检测该小磁体的磁感应强度,并对采集到的信息进行多级放大、滤波...
【中文期刊】 马强 陈少发 等 《单片机与嵌入式系统应用》 2018年18卷1期 41-44页
【摘要】 人体运动的空间轨迹追踪是一种利用传感器技术和计算机技术来分析记录人体的运动过程的方法.为了实现人体运动轨迹的空间追踪,本文设计了一种人体可穿戴式的人体运动捕捉系统,通过佩戴在人体关节点的惯性传感器单元来获取肢体的实时姿态信息.惯性传感器由加...
【中文期刊】 关秋菊 罗晓牧 等 《自动化学报》 2017年43卷3期 398-406页
【摘要】 人体动作产生的辐射能量变化(Infrared radiation changes,IRC)信号是动作识别的重要线索,本文提出了一种基于隐马尔科夫模型的人体动作压缩红外分类新方法.针对人体动作的自遮挡问题,建立基于正交视角的压缩红外测量系统,...
【外文期刊】 Xu,Xu ; Karen B,Chen ; 等 《Journal of biomechanics》 2015年48卷4期 721-724页 SCIMEDLINEBP
【关键词】 Inertial sensors; Motion analysis; Neck range of motion;
【外文期刊】 Yuzhang,Du ; Guanxiong,Yu ; 等 《ACS applied materials & interfaces》 2020年12卷46期 51987-51998页 SCIMEDLINECA
【关键词】 conductive films; human motion monitoring; self-healing;
【外文期刊】 Yongwoo,Jang ; Ji Hwan,Moon ; 等 《ACS applied materials & interfaces》 2022年14卷40期 45149-45155页 SCIMEDLINECA
【关键词】 carbon nanotubes; human motion; isotonic and isometric contraction;
【外文期刊】 Iulia-Cristina,Stanica ; Florica,Moldoveanu ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2020年20卷21期 SCIMEDLINE
【关键词】 assistive technology; motion control sensors; neurorehabilitation;
【外文期刊】 Ahmad,Rezaei ; Tyler J,Cuthbert ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2019年19卷19期 SCIMEDLINE
【关键词】 core–sheath; fiber; machine learning;