基于机器学习的足压监测方法及系统

本申请公开了一种基于机器学习的足压监测方法及系统，该方法具体包括首先通过压电传感器采集足底压力电压信号，并将足底压力电压信号通过信号处理电路进行处理得到采样信号，利用无线收发电路将采样信号传输至移动终端应用；然后，移动终端应用将采样信号传输至电脑终端，电脑终端中具有训练完成的SVM分类模型；最后，根据训练完成的SVM分类模型对采样信号进行足压监测结果分类。可以看出，本发明的有益效果在于检测人体不同动作行为，如走、跑、跳、半蹲、蹲等。同时系统进行功能扩展实现腰椎退行性病变病人与正常人的分类，在腰椎推行性疾病的辅助诊断和康复评估具有重要的意义。