ゼロラグ4次ローパスバターワースフィルターの目的は何ですか？履物の運動学的データの精度を確保する

運動学的データにゼロラグ4次ローパスバターワースフィルターを適用する主な目的は、物理的イベントのタイミングを歪めることなく、不要なノイズから真のバイオメカニクス信号を分離することです。この技術は、特に高周波アーチファクト（電気的干渉や機器の振動など）をターゲットにしながら、正確な履物分析に不可欠な地面反力（GRF）データの完全性を維持します。

主なポイント：生の運動学的データは、真のパフォーマンス指標を覆い隠す可能性のある非生物学的ノイズによって頻繁に汚染されます。この特定のフィルタリングアプローチを利用することにより、アナリストは、ピーク衝撃力や推進力インパルスなどの重要な指標が、データ収集プロセスのアーチファクトではなく、人間の動きの正確な表現であることを保証します。

運動学的データ収集の課題

信号汚染の発生源

バイオメカニクス分析では、フォースプレートから収集された生のデータが純粋であることはめったにありません。それはしばしば高周波電気ノイズ、周囲の機器の振動、あるいは微妙な人間の体の震えによって損なわれます。

これらのアーチファクトは、データストリームにおける「ジッター」または急速なスパイクとして現れます。それらは地面に足が着く実際の力を表すものではありませんが、対処されない場合、分析を大幅に歪める可能性があります。

平滑化の必要性

履物のパフォーマンスを分析するために、研究者はデータ内の特定の曲線とピークを探します。高周波ノイズはギザギザで不規則な線を作成し、真の最大値を特定することを困難にします。

フィルタリングなしでは、ランダムなノイズスパイクがピークの着地衝撃力と誤解され、靴のクッション特性に関する誤った結論につながる可能性があります。

フィルターがデータ整合性を維持する方法

「ローパス」メカニズムの役割

ローパスフィルターはゲートキーパーのように機能します。それは、低周波信号（歩行中の人間の実際の動き）をそのまま通過させます。

同時に、それは特定のしきい値を超える周波数を減衰（ブロック）します。これにより、振動や震えによって引き起こされる急速で不安定なノイズが効果的に除去され、より滑らかな地面反力曲線が得られます。

双方向フィルタリングによる「ゼロラグ」の達成

標準的なアナログまたはデジタルフィルターは位相遅延を導入し、出力信号が実際のイベントよりもわずかに遅れて表示されます。バイオメカニクス分析では、この遅延は許容できません。なぜなら、力データを運動学（ビデオ）データとずらすからです。

これを解決するために、アルゴリズムは双方向フィルタリングプロセスを使用します。データは一度順方向にフィルタリングされ、次に逆方向に再度フィルタリングされます。

この二重パス技術は位相シフトを相殺し、ピーク衝撃の正確な瞬間などの主要イベントのタイミングが時間的に正確に保たれることを保証します。

シャープな信号分離（4次）

「4次」という指定は、フィルターのカットオフの急峻さを指します。4次フィルターは、保持したい信号と除去したいノイズとの間に明確な区別を提供します。

これにより、推進力インパルスと衝撃力が、ぼやけたり過度に平滑化されたりすることなく、高い忠実度で保持されることが保証されます。

トレードオフの理解

過度の平滑化のリスク

ノイズを除去することは重要ですが、過度にフィルタリングする危険性があります。カットオフ周波数が低すぎると、フィルターが意図せずに実際の高速バイオメカニクスイベントを除去してしまう可能性があります。

たとえば、かかと着地の瞬間の急速な荷重率は高周波信号です。過度のフィルタリングは、この鋭いピークを「丸める」可能性があり、研究者が真の衝撃荷重を過小評価する原因となります。

データ処理要件

ゼロラグフィルタリングは双方向パス（順方向および逆方向）を必要とするため、通常、ライブデータ表示中にリアルタイムで実行することはできません。

これは後処理ステップです。アナリストは最初に生のデータをキャプチャし、その後アルゴリズムを適用して、最終レポートに使用されるクリーンでゼロラグの曲線を作成する必要があります。

目標に合わせた適切な選択

履物分析が正確で信頼できるものであることを保証するために、次のアプリケーションを検討してください。

ピーク衝撃力が主な焦点の場合：初期の過渡スパイクを維持するのに十分な高いフィルターカットオフを確認してください。そうしないと、体が吸収する衝撃を過小報告するリスクがあります。
イベントタイミングが主な焦点の場合：双方向（ゼロラグ）アルゴリズムが適用されていることを確認する必要があります。そうでない場合、力データはハイスピードビデオ映像と同期しません。

最終的に、このフィルタリング方法は、ラボの機械的ノイズとアスリートの真のバイオメカニクス的現実を区別するために必要な明確さを提供します。

概要表：

フィルター機能	技術的メカニズム	履物分析へのメリット
ローパス	特定のしきい値を超える周波数をブロックする	電気ノイズと機器の振動ジッターを除去する
ゼロラグ	双方向（順方向および逆方向）処理	力データがビデオタイミングと完全に一致することを保証する
4次	急峻なカットオフスロープ	信号とノイズの間に明確な分離を提供する
後処理	オフラインでのアルゴリズム適用	クリーンで信頼性の高い地面反力（GRF）曲線を提供する

3515で履物開発を最適化する

バイオメカニクスデータの精度は、高性能履物の基盤です。主要な大規模メーカーとして、3515は高度な技術的洞察を活用し、業界をリードする生産能力を持つグローバルディストリビューターおよびブランドオーナーにサービスを提供しています。

当社の主力安全靴シリーズからタクティカルブーツ、アウトドアギア、フォーマルドレスシューズまで、すべてのペアがターゲット市場の厳格な要求を満たすことを保証します。私たちと提携して、データ駆動型の洞察を優れた製品に変えましょう。

バルク生産ニーズについて、今すぐ専門チームにお問い合わせください。

参考文献

Toshiki Kobayashi, Hiroaki Hobara. Effects of step frequency during running on the magnitude and symmetry of ground reaction forces in individuals with a transfemoral amputation. DOI: 10.1186/s12984-022-01012-8

この記事は、以下の技術情報にも基づいています 3515 ナレッジベース .

メニュー