包括髋关节、膝关节和踝关节的角度数据和曲线

步态数据上的预测建模：使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果，优化了其余两个参数

CGA人体步态数据，包含不同速度下的步态数据。

使用步态分析进行帕金森氏病检测 对帕金森氏病（PD）患者和对照对象的步态分析已进行分析，以显示PD患者和对照对象的差异。 使用Phisonet的Gaitpdb数据库提供的数据（已在对象的每只脚上使用8个传感器来计算垂直地面反作用力（VGRF）），已使用7个统计函数执行了数据压缩，以获得数据的代表性图像。 统计函数（最小值，最大值，均值，中位数，标准差，偏度和峰度）已用于将超过300万个元组压缩为310个元组。 最后，各种机器学习技术已应用于转换后的数据集，以执行帕金森氏病的检测。 使用Logistic回归，决策树，随机森林，SVM（线性内核），SVM（RBF内核），SVM（多核）和k最近邻居进

下载MATLAB APP或其它手机应用，基于手机内置加`速度传感器`采集个人行走步态数据。数据采集==>步态数据去噪==>步频、步态主成分分析==>步态时频分析 walk_analysis1.m 处理匀速步行数据 walk_analysis2.m 处理脚跟离地步行数据 walk_analysis3.m 处理匀速跑步数据 walk_analysis4.m 处理走-跑数据 dfs.m 傅里叶级数计算子函数

是通过动态捕捉平台获取的人步态数据(MATLAB数据格式)，该数据与博文《[人体运动分析]关节中心的计算》内容相匹配(链接为https://blog.csdn.net/qq_44207723/article/details/112064823)

人体步态数据，包括髋关节、膝关节、踝关节，标注测试结果，导入matlab后绘点可看，前期测试步态可用