In order to identify the correspond

In order to identify the corresponding FEP in our data,
we have performed semantic annotation using multimodal validation using both pressure mat and video recording. It is demonstrated at the bottom of Fig. 1 that how the FEP are related to out gait data recorded. The time-amplitude plot at the bottom of the figure is shown for the e-AR data of the left/right acceleration during the gait. Sample numbers around 17, 29, 47, 54 corresponds to a sequence of RHC, LTO, LHC, RTO. Having obtained these FEP, simple formular can be used to calculate essential gait parameters. For example, gait cycle can be obtained using(RHCi- RHCi-1) /fs=, where fs is the sampling frequency (50 Hz), and i is 2; 3, …, RHCmax

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อที่จะระบุ FEP
ที่สอดคล้องกันในข้อมูลของเราที่เราได้ดำเนินการบันทึกย่อความหมายโดยใช้การตรวจสอบต่อเนื่องโดยใช้ทั้งเสื่อดันและการบันทึกวิดีโอ มันแสดงให้เห็นที่ด้านล่างของรูป วิธีที่ 1 FEP ที่เกี่ยวข้องกับการเดินออกจากข้อมูลที่บันทึกไว้ พล็อตเวลากว้างที่ด้านล่างของภาพจะแสดงข้อมูลสำหรับ E-AR ซ้าย / อัตราเร่งที่เหมาะสมในระหว่างการเดิน จำนวนตัวอย่างประมาณ 17, 29, 47, 54 สอดคล้องกับลำดับของ RHC, LTO, LHC, RTO หลังจากที่ได้รับ FEP เหล่านี้สูตรง่ายสามารถใช้ในการคำนวณค่าพารามิเตอร์ที่สำคัญการเดิน ยกตัวอย่างเช่นวงจรการเดินสามารถรับใช้ (RHCi- RHCi-1) / FS = ที่ FS ความถี่การสุ่มตัวอย่าง (50 เฮิร์ตซ์) และผมเป็น 2; 3, ... , RHCmax

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อระบุ fep ที่สอดคล้องกันในแบบของเรา เราได้แสดงความหมายหมายเหตุ
ใช้ตรวจสอบความดันแบบใช้ทั้งเสื่อและการบันทึกวิดีโอ จะแสดงที่ด้านล่างของรูปที่ 1 ที่วิธีการ fep เกี่ยวข้องกับการเดินออกข้อมูลที่บันทึกไว้ เวลาของพล็อตที่ด้านล่างของรูปที่แสดงข้อมูล e-ar ของ ซ้าย / ขวา เร่งความเร็วในการเดินตัวอย่างตัวเลขประมาณ 17 , 29 , 47 , 54 สอดคล้องกับลำดับของ rhc lto , มจธ , เขาบอก , . ได้รับเหล่านี้ fep สูตรง่าย , สามารถใช้ในการคำนวณค่าพารามิเตอร์ของที่จำเป็น ตัวอย่างเช่น วงจรการเดินสามารถได้รับโดยใช้ ( rhci - rhci-1 ) / FS = ที่ FS คือความถี่ในการสุ่มตัวอย่าง ( 50 Hz ) และ ชั้น 2 , 3 , . . . rhcmax