Connaissance Pourquoi appliquer un filtre numérique passe-bas aux données des points de repère lors de l'analyse de la marche ? Améliorez la précision de votre biomécanique
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Équipe technique · 3515

Mis à jour il y a 1 jour

Pourquoi appliquer un filtre numérique passe-bas aux données des points de repère lors de l'analyse de la marche ? Améliorez la précision de votre biomécanique


L'objectif principal de l'application d'un filtre numérique passe-bas lors de l'analyse de la marche est de séparer le mouvement humain réel du bruit électronique et des vibrations à haute fréquence inhérentes aux systèmes de capture de mouvement. En isolant les signaux à basse fréquence, qui représentent le mouvement réel des membres, les chercheurs peuvent générer des courbes cinématiques lisses et garantir la précision des calculs complexes.

Idée clé Un filtre passe-bas agit comme un gardien critique, éliminant les artefacts non physiques tout en préservant les données qui représentent le mouvement naturel. Sans cette étape, le bruit à haute fréquence déformerait considérablement les métriques dérivées telles que la vitesse et l'accélération, rendant l'analyse peu fiable.

Distinguer le signal du bruit

La fréquence du mouvement humain

La marche humaine est contrainte biomécaniquement. Le mouvement physique des membres se produit à des fréquences relativement basses, ce qui signifie que les changements de position se produisent de manière douce et progressive au fil du temps.

La nature des artefacts de capture de mouvement

Inversement, les données brutes des caméras de capture de mouvement contiennent souvent des "sauts" ou des vibrations à haute fréquence. Il ne s'agit pas de mouvements physiques effectués par le sujet, mais d'artefacts générés par le matériel de capture ou les vibrations des marqueurs.

Le rôle de la fréquence de coupure

Un filtre passe-bas fonctionne en définissant un seuil spécifique, appelé fréquence de coupure. Pour l'analyse générale de la marche, une coupure d'environ 7 Hz est couramment utilisée. Cela permet aux signaux de mouvement plus lents et authentiques de passer tout en bloquant le bruit rapide et non physique.

L'impact sur les paramètres dérivés

Lissage des courbes cinématiques

Les données de trajectoire brutes sont souvent irrégulières en raison du bruit. Le filtrage crée des courbes cinématiques lisses, permettant une représentation visuelle et mathématique plus claire de la trajectoire de mouvement du sujet.

Amélioration des calculs de vitesse

La vitesse est calculée en déterminant la rapidité des changements de position. Si les données de position sont bruitées, la vitesse calculée fluctuera de manière erratique. Le filtrage garantit que le profil de vitesse reflète la vitesse réelle du sujet, et non l'erreur du système.

Stabilisation des données d'accélération

L'accélération est la dérivée seconde de la position, ce qui signifie qu'elle est très sensible au bruit. Même des erreurs microscopiques dans les données de position peuvent entraîner des pics d'accélération massifs et irréalistes. Le filtrage est absolument essentiel pour éviter ces erreurs de calcul.

Comprendre les compromis

Le risque de sur-filtrage

Si la fréquence de coupure est réglée trop bas (par exemple, significativement en dessous de 7 Hz), vous risquez de sur-lisser les données. Cela supprime non seulement le bruit, mais aussi les mouvements rapides légitimes, tels que l'impact initial d'une frappe du talon.

Le risque de sous-filtrage

Si la fréquence de coupure est réglée trop haut, une rétention de bruit importante se produit. Bien que les données de position puissent sembler acceptables, les données d'accélération dérivées resteront trop bruitées pour être utiles à l'analyse dynamique.

Assurer la précision de votre analyse

Pour garantir que votre analyse de la marche fournisse des informations exploitables, vous devez équilibrer la rétention du signal et la réduction du bruit.

  • Si votre objectif principal est la trajectoire visuelle : Un filtre passe-bas standard garantit des animations fluides et des graphiques clairs pour la présentation.
  • Si votre objectif principal est la force articulaire et l'accélération : Un filtrage strict est non négociable, car l'amplification du bruit dans ces dérivées invalidera vos résultats.

Un filtrage efficace transforme des coordonnées brutes et bruitées en un jumeau numérique fiable du mouvement humain.

Tableau récapitulatif :

Fonctionnalité Signal (Mouvement humain) Bruit (Artefacts système)
Plage de fréquences Basse fréquence (typiquement < 7 Hz) Haute fréquence
Source physique Mouvement réel des membres et du corps Sauts électroniques, vibrations des marqueurs
Impact des données Représente les trajectoires cinématiques réelles Déforme la vitesse et l'accélération
Action du filtre Passé par le seuil Bloqué/Atténué

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