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乔纳森·丁维尔（Jonathan B.Dingwell）。;约瑟夫·库苏马诺（Joseph P.Cusumano）。

正常和病理人类行走的非线性时间序列分析。 （英文） Zbl 1055.70501号

混乱 10，第4号，848-863（2000）.
概述：描述运动动力学对于理解运动的神经肌肉控制至关重要。尤其是，量化行走过程中的动态稳定性对于评估摔倒风险较大的人来说非常重要。然而，定义稳定性的传统生物力学方法并没有量化神经肌肉系统对扰动的抵抗力，这表明需要更精确的定义。在本研究中，估计了平均最大有限时间Lyapunov指数，以量化人体行走运动学的局部动态稳定性。还计算了局部标度指数（定义为相关和曲线的局部斜率），以量化每个嵌入时间序列的局部标度结构。比较了年轻健康受试者的地上行走和电动跑步机行走，以及糖尿病神经病理性（NP）患者和健康对照（CO）在地上行走期间的情况。对替代数据方法进行了修改，以检查这些数据集中名义周期模式上的波动的随机性。结果表明，让受试者在电动跑步机上行走，可以人为地稳定他们的自然运动运动学，虽然幅度很小，但具有统计学意义。此外，之前生物力学文献中存在的一个悖论得到了解决，该悖论是由于错误地将变异性等同于动态稳定性而导致的。通过减缓自主选择的步行速度，NP患者采用了更局部稳定的步态模式，尽管他们同时表现出比CO患者更大的运动变异性。此外，NP患者的外周感觉丧失与他们行走运动学的局部尺度结构的统计显著差异有关，在这些尺度上，预计感觉反馈将发挥最大作用。最后，所有三组受试者步行模式中的跨步波动与线性自相关高斯噪声明显不同。作为本研究中采用的方法学方法的附带好处，已经采取了表征人类运动动力学基础结构的一些初步步骤。讨论了理解运动的神经肌肉控制的意义。

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70B15号机组 机构和机器人运动学
37M10个 动力系统的时间序列分析

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Sleuth3号机组
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\textit{J.B.Dingwell}和textit{J.P.Cusumano}，混沌10，第4期，848--863（2000；Zbl 1055.70501）
全文： 内政部 链接

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