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一种用于研究压力图时间序列的功能性主成分分析(PCA)模型。

A functional PCA model for the study of time series of pressure maps.

作者信息

Chicote Juan C, Durá Juan V, Belda Juan M, Poveda Rakel

机构信息

Fundosa Accesibilidad S.A., Madrid, Spain.

出版信息

J Appl Biomech. 2013 Apr;29(2):135-40. doi: 10.1123/jab.29.2.135.

DOI:10.1123/jab.29.2.135
PMID:23645485
Abstract

Principal component analysis and functional regression are combined in a model to analyze a time series of pressure maps. The model is tested measuring the pressures over a chair seat while a subject performs a combination of simple movements. A sampling rate of 3 Hz is adequate for applying the model in sitting postures. The model is able to detect patterns of movement over time, although more variables are necessary if the movements produce similar pressure distributions.

摘要

主成分分析和功能回归相结合构建一个模型,用于分析压力图的时间序列。在受试者进行简单动作组合时,通过测量椅子座位上的压力对该模型进行测试。3Hz的采样率足以将该模型应用于坐姿。该模型能够检测随时间变化的运动模式,不过,如果运动产生相似的压力分布,则需要更多变量。

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A functional PCA model for the study of time series of pressure maps.一种用于研究压力图时间序列的功能性主成分分析(PCA)模型。
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引用本文的文献

1
Functional vs. Traditional Analysis in Biomechanical Gait Data: An Alternative Statistical Approach.生物力学步态数据中的功能分析与传统分析:一种替代统计方法
J Hum Kinet. 2017 Dec 28;60:39-49. doi: 10.1515/hukin-2017-0114. eCollection 2017 Dec.