Movement_Science:用于分析收集到的人类数据的脚本

【文件属性】：
文件名称：Movement_Science:用于分析收集到的人类数据的脚本
文件大小：1003KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-21 09:05:00
JupyterNotebook 进行中 表中的内容 很少有程序可以分析收集到的有关人类的数据。 目的是再次编写我过去使用的脚本，并使它们对于不同目的更加有用和灵活。对于每一个类，都使用真实数据完成一个示例，以显示如何使用每个类（ {name}_demo.ipynb ）。可以使用来自已发表文章的一些开源数据。在这种情况下，将提及作者和文章。 该文件夹正在进行中，某些课程尚未结束，可以进行改进。 阻尼过滤器： 严重阻尼的过滤器，可突然移动。该过滤器可用于运动或跳跃过程中的地面反作用力（GRF），以及根据运动类型用于运动学数据。 由Dowling JJ的Robertson DG进行的公式验证。巴特沃思和临界阻尼数字滤波器的设计和响应。肌电杂志。 2003年12月； 13（6）：569-73。 doi：10.1016 / s1050-6411（03）00080-4。 PMID：14573371（ ）。 该课程被编程为仅低通。

【文件预览】：
Movement_Science-master
----images()
--------readme()
----damped_filter.py(5KB)
----data()
--------walking.csv(50KB)
--------running.csv(25KB)
--------data_static.txt(77KB)
----static_demo.ipynb(118KB)
----README.md(3KB)
----__pycache__()
--------signal_preprocessing.cpython-38.pyc(4KB)
--------static.cpython-38.pyc(8KB)
--------damped_filter.cpython-38.pyc(4KB)
----static.py(8KB)
----damped_filter_demo.ipynb(587KB)