歩行分析中にローパスデジタルフィルターを適用する主な目的は、モーションキャプチャシステムに固有の電子ノイズや高周波振動から実際の人の動きを分離することです。実際の四肢の動きを表す低周波信号を分離することにより、研究者はスムーズな運動学曲線を作成し、複雑な計算の精度を確保できます。
コアの要点 ローパスフィルターは、自然な動きを表すデータを保持しながら、物理的でない人工物を除去する重要なゲートキーパーとして機能します。このステップなしでは、高周波ノイズは速度や加速度などの派生指標を劇的に歪め、分析を信頼できないものにしてしまいます。
信号とノイズの区別
人間の動きの周波数
人間の歩行は生体力学的に制約されています。四肢の物理的な動きは比較的低周波で発生します。これは、位置の変化が時間とともにスムーズかつ徐々に起こることを意味します。
モーションキャプチャ人工物の性質
逆に、モーションキャプチャカメラからの生データには、「ジッター」または高周波振動が含まれることがよくあります。これらは被験者によって行われた物理的な動きではなく、キャプチャハードウェアまたはマーカーの振動によって生成された人工物です。
カットオフ周波数の役割
ローパスフィルターは、カットオフ周波数として知られる特定のしきい値を設定することによって機能します。一般的な歩行分析では、約7 Hzのカットオフが一般的に使用されます。これにより、遅い実際の動き信号が通過し、速い非物理的なノイズがブロックされます。
派生パラメータへの影響
運動学曲線の平滑化
生の位置データは、ノイズのためにギザギザになることがよくあります。フィルタリングにより、スムーズな運動学曲線が作成され、被験者の運動経路の明確な視覚的および数学的表現が可能になります。
速度計算の改善
速度は、位置の変化の速さを決定することによって計算されます。位置データにノイズが多い場合、計算された速度は激しく変動します。フィルタリングにより、速度プロファイルがシステムの誤差ではなく、被験者の実際の速度を反映することが保証されます。
加速度データの安定化
加速度は位置の2次導関数であり、ノイズに非常に敏感です。位置データにわずかな誤差があっても、加速度に大規模で非現実的なスパイクが発生する可能性があります。これらの計算エラーを防ぐために、フィルタリングは絶対に不可欠です。
トレードオフの理解
過剰フィルタリングのリスク
カットオフ周波数が低すぎると（例：7 Hzより大幅に低い場合）、データを過度に平滑化するリスクがあります。これにより、ノイズだけでなく、かかと着地の初期衝撃などの正当な急速な動きも除去されます。
フィルタリング不足のリスク
カットオフ周波数が高すぎると、かなりのノイズが保持されます。位置データは許容できるかもしれませんが、派生した加速度データは動的分析に役立たないほどノイズが多くなります。
分析の精度を確保する
歩行分析が実用的な洞察を提供することを保証するには、信号保持とノイズ削減のバランスを取る必要があります。
- 主な焦点が視覚的軌道の場合：標準的なローパスフィルターは、プレゼンテーション用のスムーズなアニメーションとクリーンなグラフを保証します。
- 主な焦点が関節力と加速度の場合：これらの導関数でのノイズ増幅は結果を無効にするため、厳密なフィルタリングは交渉の余地がありません。
効果的なフィルタリングは、生のノイズ座標を人間の動きの信頼できるデジタルツインに変換します。
概要表：
| 特徴 | 信号（人間の動き） | ノイズ（システム人工物） |
|---|---|---|
| 周波数範囲 | 低周波（通常7 Hz未満） | 高周波 |
| 物理的ソース | 実際の四肢と体の動き | 電子ジッター、マーカーの振動 |
| データへの影響 | 実際の運動学パスを表す | 速度と加速度を歪める |
| フィルターアクション | しきい値を通過 | ブロック/減衰 |
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参考文献
- Takuo Negishi, Naomichi Ogihara. Functional significance of vertical free moment for generation of human bipedal walking. DOI: 10.1038/s41598-023-34153-4
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 .