4.1. FunctionsThe cleaning and data

4.1. Functions
The cleaning and data pre-processing stage had to deal with routine and simple tasks such as removing incomplete exercises,etc.
At the same time, though, it had to tackle more complex tasks that required the use of expert knowledge. A series of functions including expert knowledge were created to perform these tasks:

Firstly, the strength curves are preprocessed in order to eliminate inertia peaks, that is, peaks produced by machine inertia rather than by the patient’s actual strength (see Fig. 1, right).

Then, I4 detects exercise extensions and flexions that are invalid because the patient employed much less effort than in others, or movements that can be considered atypical as their morphology
is unlike the others.

The analysis of the strength curves run using the expert functions involves assessing different characteristics of the curve morphology.
These characteristics are what the specialist is interested

in, and they constitute the basis for patient assessment. The evaluated
aspects are:
 Uniformity: how similar the exercise repetitions are.
 Regularity: whether the curve has a smooth contour or a lot of
peaks.
 Acceleration: a qualitative assessment of the time the patient
takes to reach the maximum strength value.
 Troughs: prolonged drops and rises in the exercise strength
value.
 Shape of the curve: overall assessment of the shape of the curve
based on the effort applied at the central angles (around 45),
the flattening of the curve and the angle at which each maximum
strength value is reached.
The design and implementation of the expert functions can be
described as an iterative and interactive induction process. Given
a number of strength curves, the expert evaluated each one and assessed
its characteristics. Then, tentative functions were implemented.
These functions were applied to a new set of curves, and
the results were shown to the expert for evaluation. This evaluation
led to some changes in function implementation, and so on.
This process ended when the functions provided the correct values
in a high percentage of the cases (over 98%). As we will see later,
these functions turned out to be useful for pre-processing purposes
in phase 2 of the system.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4.1. ฟังก์ชันทำความสะอาดและข้อมูลก่อนประมวลผลระยะมีการจัดการกับงานประจำ และง่ายเช่นเอาออกกำลังกายที่ไม่สมบูรณ์ ฯลฯ ในเวลาเดียวกัน แม้ว่า มันได้เล่นงานงานซับซ้อนที่ต้องใช้ความรู้ สร้างชุดของฟังก์ชันรวมถึงความรู้ในการทำงานเหล่านี้: ประการแรก เส้นโค้งแรงมี preprocessed เพื่อกำจัดความเฉื่อยพีคส์ คือ ยอดผลิต ด้วยเครื่องจักรแรงเฉื่อย มากกว่า โดยความจริงของผู้ป่วย (ดู Fig. 1 ขวา) แล้ว I4 ตรวจพบส่วนขยายออกกำลังกาย และ flexions ที่ไม่ถูกต้องเนื่องจากผู้ป่วยจ้างมากน้อยความพยายามมากกว่าคนอื่น หรือการเคลื่อนไหวที่สามารถเป็นพิเศษเป็นสัณฐานวิทยาของพวกเขาไม่เหมือนคนอื่น ๆการวิเคราะห์เส้นโค้งแรงที่เรียกใช้ฟังก์ชันใช้เกี่ยวข้องกับการประเมินแตกต่างกันลักษณะของสัณฐานวิทยาของเส้นโค้ง ลักษณะเหล่านี้เป็นผู้เชี่ยวชาญคืออะไรสนใจใน และจะเป็นพื้นฐานสำหรับการประเมินผู้ป่วย ที่ค่าด้านคือ:ความรื่นรมย์: คล้ายวิธีการทำซ้ำการออกกำลังกายได้ความ: ว่าโค้งมีเส้นเรียบหรือมากยอดเขาเร่ง: การเชิงคุณภาพประเมินแล้วผู้ป่วยใช้เวลาถึงค่าความแข็งแรงสูงสุดTroughs: นานหยดและเพิ่มขึ้นในความแข็งแรงออกกำลังกายค่ารูปร่างของเส้นโค้ง: ประเมินโดยรวมของรูปร่างของเส้นโค้งขึ้นอยู่กับความพยายามที่ใช้ที่มุมกลาง (ประมาณ 45),แบนโค้งและมุมที่สูงสุดที่แต่ละถึงค่าแรงการออกแบบและฟังก์ชั่นการใช้งานได้อย่างอธิบายว่า กระบวนการซ้ำ และแบบเหนี่ยวนำ กำหนดให้หมายเลขของเส้นโค้งแรง ผู้เชี่ยวชาญประเมินแต่ละคน และประเมินลักษณะของการ แล้ว ได้ปฏิบัติหน้าที่แน่นอนฟังก์ชันเหล่านี้ถูกนำไปใช้กับชุดใหม่ของเส้นโค้ง และผลลัพธ์ได้แสดงให้ผู้เชี่ยวชาญประเมินผล การประเมินนี้นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงบางอย่างในการใช้งานฟังก์ชัน และอื่น ๆกระบวนการนี้สิ้นสุดเมื่อฟังก์ชันที่ให้ค่าถูกต้องในเปอร์เซ็นต์ที่สูงของกรณีและปัญหา (กว่า 98%) เราจะเห็นในภายหลังเปิดฟังก์ชันเหล่านี้จะเป็นประโยชน์สำหรับการประมวลผลวัตถุประสงค์ล่วงหน้าในขั้นตอนที่ 2 ระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4.1 ฟังก์ชั่น
การทำความสะอาดและขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลก่อนมีการจัดการกับงานประจำและเรียบง่ายเช่นการลบการออกกำลังกายที่ไม่สมบูรณ์ ฯลฯ .
ในเวลาเดียวกัน แต่ก็มีงานที่จะแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นที่จำเป็นต้องใช้ความรู้จากผู้เชี่ยวชาญ ชุดของฟังก์ชั่นรวมทั้งความรู้จากผู้เชี่ยวชาญที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อดำเนินการเหล่านี้:
?
ประการแรกโค้งความแข็งแรงจะ preprocessed เพื่อขจัดยอดความเฉื่อย, ที่อยู่, ยอดผลิตโดยความเฉื่อยเครื่องมากกว่าโดยความแรงที่เกิดขึ้นจริงของผู้ป่วย (ดูรูปที่ 1. ขวา).
?
จากนั้น I4 ตรวจพบส่วนขยายของการออกกำลังกายและ flexions ที่ไม่ถูกต้องเพราะผู้ป่วยที่ใช้ความพยายามมากน้อยกว่าในคนอื่น ๆ หรือการเคลื่อนไหวที่สามารถได้รับการพิจารณาที่ผิดปกติเป็นลักษณะทางสัณฐานวิทยาของพวกเขา
จะแตกต่างจากคนอื่น ๆ . การวิเคราะห์ความแข็งแรงของเส้นโค้งที่เรียกใช้ ฟังก์ชั่นที่เกี่ยวข้องกับการประเมินของผู้เชี่ยวชาญลักษณะที่แตกต่างของลักษณะทางสัณฐานวิทยาโค้ง. ลักษณะเหล่านี้เป็นสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญมีความสนใจในและพวกเขาเป็นพื้นฐานสำหรับการประเมินผู้ป่วย การประเมินด้านคือ? สม่ำเสมอ: วิธีการออกกำลังกายที่คล้ายกันซ้ำมี. ? สม่ำเสมอ: ไม่ว่าจะมีเส้นโค้งเส้นเรียบหรือจำนวนมากของยอดเขา. ? การเร่งความเร็ว: การประเมินคุณภาพของเวลาที่ผู้ป่วยจะไปถึงค่าความแข็งแรงสูงสุด. ? ร่อง: หยดเป็นเวลานานและเพิ่มขึ้นในความแข็งแรงออกกำลังกายค่า. ? รูปร่างของเส้นโค้ง: การประเมินโดยรวมของรูปร่างของเส้นโค้งอยู่บนพื้นฐานของความพยายามที่นำไปใช้ที่มุมกลาง (ประมาณ 45?) แบนราบของเส้นโค้งและมุมที่แต่ละสูงสุดมูลค่าถึงความแข็งแรง. การออกแบบและการดำเนินการ ฟังก์ชั่นผู้เชี่ยวชาญที่สามารถอธิบายเป็นขั้นตอนการเหนี่ยวนำซ้ำและการโต้ตอบ ได้รับจำนวนของเส้นโค้งแรงของผู้เชี่ยวชาญการประเมินแต่ละคนและการประเมินลักษณะของ จากนั้นฟังก์ชั่นเบื้องต้นถูกนำมาใช้. ฟังก์ชั่นเหล่านี้ได้ถูกนำไปใช้กับชุดใหม่ของเส้นโค้งและผลที่มีการแสดงที่มีความเชี่ยวชาญในการประเมิน การประเมินนี้จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงบางอย่างในการใช้งานฟังก์ชั่นและอื่น ๆ . กระบวนการนี้จะสิ้นสุดลงเมื่อฟังก์ชั่นที่มีให้ค่าที่ถูกต้องในเปอร์เซ็นต์สูงของกรณี (มากกว่า 98%) ในขณะที่เราจะได้เห็นต่อไป, ฟังก์ชั่นเหล่านี้จะกลายเป็นประโยชน์เพื่อวัตถุประสงค์ก่อนการประมวลผลในขั้นตอนที่ 2 ของระบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4.1 . ฟังก์ชัน
ทำความสะอาดและการประมวลผลข้อมูลในขั้นที่ต้องจัดการกับงานประจำและง่ายเช่นการลบสมบูรณ์แบบฝึกหัด ฯลฯ
พร้อมๆกัน มันต้องรับมือกับงานที่ซับซ้อนที่ต้องใช้ความรู้ความ ชุดของฟังก์ชันรวมถึงความรู้ของผู้เชี่ยวชาญที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อดำเนินการงานเหล่านี้  :

ก่อนอื่นความแรงของเส้นโค้งมี preprocessed เพื่อตัดยอด ความเฉื่อยที่ยอดผลิตโดยเครื่องจักรความเฉื่อยมากกว่า โดยคนไข้แรงจริง ( ดูรูปที่ 1 ครับ )

 แล้วไอโฟร์ตรวจจับขยายการออกกำลังกายและ flexions ที่ไม่ถูกต้อง เพราะคนไข้ที่ใช้ความพยายามมากน้อยกว่าคนอื่น ๆ การเคลื่อนไหวที่สามารถ ถือว่าผิดปกติ เช่น สน
หรือจะแตกต่างจากคนอื่น ๆ .

การวิเคราะห์ความแข็งเส้นโค้งวิ่งโดยใช้ผู้เชี่ยวชาญการทำงานเกี่ยวข้องกับการประเมินลักษณะที่แตกต่างกันของเส้นโค้งลักษณะ .
ลักษณะเหล่านี้เป็นสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญสนใจ

ในและพวกเขาถือเป็นพื้นฐานสำหรับการประเมินผู้ป่วย ประเมินด้าน :

 สามัคคี : การออกกำลังกายเป็นวิธีที่คล้ายกัน repetitions .
 ระเบียบ :ไม่ว่าจะมีรูปร่างโค้งเรียบ หรือยอดมาก
.
 เร่ง : การประเมินเชิงคุณภาพของเวลาผู้ป่วย
จะถึงค่าความแข็งแรง .
 troughs : หยดและนานขึ้นในการออกกำลังกายแรง

 ค่า รูปร่างของเส้นโค้ง : การประเมินโดยรวมของรูปร่างของ เส้นโค้ง
ขึ้นอยู่กับความพยายามใช้ที่มุมกลาง ( ประมาณ 45  )
แฟบของเส้นโค้งและมุมที่แต่ละสูงสุดแรงค่า

ถึง การออกแบบและพัฒนาผู้เชี่ยวชาญฟังก์ชั่นสามารถ
อธิบายเป็นซ้ำและกระบวนการแบบโต้ตอบ ให้จำนวนของเส้นโค้ง
แรง ผู้เชี่ยวชาญประเมินแต่ละคนและประเมิน
คุณลักษณะของมัน แล้วฟังก์ชันเบื้องต้น
ถูกนำมาใช้ฟังก์ชันเหล่านี้ใช้กับชุดใหม่ของเส้นโค้งและ
ผลการวิจัยแสดงให้ผู้เชี่ยวชาญสำหรับการประเมิน การประเมินนี้
นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงบางอย่างในการทำงานและอื่น ๆ .
กระบวนการนี้สิ้นสุดเมื่อฟังก์ชันให้ค่าที่ถูกต้อง
ในเปอร์เซ็นต์สูงของกรณี ( 98% ) เป็นเราจะเห็นในภายหลัง
ฟังก์ชันเหล่านี้เป็นประโยชน์สำหรับการประมวลผลวัตถุประสงค์
ระยะที่ 1 ของระบบ