文件名称：matlab三维步态分析系统代码-MPowerData:帕金森病数据分析
文件大小：7.56MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 00:30:39
系统开源
matlab三维步态分析系统代码帕金森氏病的原发性和继发性运动症状与DREAM挑战数据集的相关性 Parth Shah2，R.Sahiti Pudota1，Miad Faezipour1，Ph.D。，Jani Macari Pallis，Ph.D.1 布里奇波特大学，221大学大道，布里奇波特，CT 06604 1，（UB校友）2 简易句 计算加速度，距离，步数，每步距离和信号能量（信号幅度的平方和），以确定如何使用帕金森氏病数字生物标记物DREAM Challenge识别出帕金森氏病的主要和次要运动症状。 1]数据集。 背景/简介 2016年初，Pallis和Faezipour从Bridgeport大学获得了种子资金，用于与两名生物医学工程研究生[2]进行研究，他们随后发表了他们的硕士论文，以创建用于步态和跌倒检测的智能手机数据收集应用程序[ 3]以及在MATLAB中使用分类方案来分析该数据以进行跌倒检测[4]。 作为该项目的一部分，该小组检查（但未分析）来自PhysioNet [5]的数据集的步态和跌倒，并认识到正在开发的Smart-Phone和MATLAB应用程序也可以扩展为识别
【文件预览】：
MPowerData-master
----Authenticate.py(352B)
----README.md(9KB)
----MPowerDataSet.py(2KB)
----Features()
--------syn10146553_MPower_features_v2.csv(90B)
--------syn10733835_MPower_features.csv(1.42MB)
--------syn10733842_MPower_features.csv(6.65MB)
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--------syn10146553_MPower_features.csv(6.73MB)
----MPowerData.py(10KB)
----main.py(67B)
----configFiles()
--------credential(52B)