案例介绍
1、人体下肢运动数据采集与分析：利用传感器采集数据，利用Python进行滤波、整流、特征提取等数据处理。
2、机器学习模型：搭建神经网络模型，识别人体运动模式（上下楼梯、跑步、站、坐）及关节角度跟踪；
3、实时采集分析系统搭建：通过传感器采集数据，通过Arduino开发板的蓝牙模块发送串口数据到PC端，并基于Python语言和QT开发图形用户界面，功能包括：滤波、动作识别、结果显示等，为人体下肢外骨骼的控制实验测试、应用提供了原型系统与验证平台。
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