Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Computational Intelligence and Wavelet Transform in Walk Symmetry Analysis Using Accelerometers

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28140%2F25%3A63598838" target="_blank" >RIV/70883521:28140/25:63598838 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/68407700:21730/25:00388076 RIV/00216208:11150/25:10513188 RIV/60461373:22340/25:43932963

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/11075087" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/11075087</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/DSP65409.2025.11075087" target="_blank" >10.1109/DSP65409.2025.11075087</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Computational Intelligence and Wavelet Transform in Walk Symmetry Analysis Using Accelerometers

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Computational intelligence and digital signal processing methods are fundamental mathematical tools widely used in biomedical and engineering applications. Gait symmetry analysis plays a very important role in detecting motion disorders in neurology, rehabilitation, and sports performance. This study focuses on data acquisition using a set of accelerometric sensors to record motion dynamics, ensure time synchronization of signals, and extract features for recognizing distinct motion patterns. The proposed methodology incorporates spectral analysis and digital filtering techniques to eliminate noise and irrelevant frequency components. Motion symmetry analysis is performed using energy distribution, calculated by discrete Fourier and wavelet transforms, with a focus on detailed coefficients at a specified decomposition level. Symmetry estimation is achieved by analyzing the ratio of energy within wavelet bands corresponding to the left and right sides of the body. Furthermore, spatial pattern distribution is analyzed to identify motion asymmetry, with artificial intelligence techniques employed for its evaluation. These results demonstrate the potential of computational intel-ligence in clinical diagnostics of specific neurological disorders.

  • Název v anglickém jazyce

    Computational Intelligence and Wavelet Transform in Walk Symmetry Analysis Using Accelerometers

  • Popis výsledku anglicky

    Computational intelligence and digital signal processing methods are fundamental mathematical tools widely used in biomedical and engineering applications. Gait symmetry analysis plays a very important role in detecting motion disorders in neurology, rehabilitation, and sports performance. This study focuses on data acquisition using a set of accelerometric sensors to record motion dynamics, ensure time synchronization of signals, and extract features for recognizing distinct motion patterns. The proposed methodology incorporates spectral analysis and digital filtering techniques to eliminate noise and irrelevant frequency components. Motion symmetry analysis is performed using energy distribution, calculated by discrete Fourier and wavelet transforms, with a focus on detailed coefficients at a specified decomposition level. Symmetry estimation is achieved by analyzing the ratio of energy within wavelet bands corresponding to the left and right sides of the body. Furthermore, spatial pattern distribution is analyzed to identify motion asymmetry, with artificial intelligence techniques employed for its evaluation. These results demonstrate the potential of computational intel-ligence in clinical diagnostics of specific neurological disorders.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/EH22_008%2F0004590" target="_blank" >EH22_008/0004590: Robotika a pokročilá průmyslová výroba</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    2025 25TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DIGITAL SIGNAL PROCESSING, DSP

  • ISBN

    979-8-3315-1214-9

  • ISSN

    1546-1874

  • e-ISSN

    2165-3577

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    1-4

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Pylos

  • Datum konání akce

    25. 6. 2025

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    001556221900068