课设的模拟人走路，matlab源码

资 源 简 介

课设的模拟人走路，matlab源码

详 情 说 明

本课设综合运用了多种算法模拟人走路过程，主要包含以下几个关键技术模块：

自适应信号处理算法 采用自适应滤波技术对原始信号进行降噪和特征提取，适用于处理行走过程中产生的非平稳信号。

相参脉冲串复调制信号分析 通过解析脉冲信号的相位和幅度信息，实现对步态周期性的精确建模，为后续模式识别提供高质量输入。

Bayes判别分析 在模式识别阶段，利用贝叶斯分类器根据先验概率和观测数据区分不同行走状态（如快步/慢步），具有处理不确定性的优势。

欧几里得距离聚类 将传感器采集的多维步态特征通过距离度量进行无监督聚类，自动划分行走模式类别，减少人工标注需求。

粒子滤波器多目标跟踪 采用蒙特卡洛方法处理行走过程中的状态估计问题，尤其适合解决非线性、非高斯环境下的多肢体运动跟踪。

负荷预测应用 结合历史步态数据与外部参数（如负重），通过时间序列分析预测行走时的能量消耗分布，体现算法在实际场景中的扩展性。

整个系统在Matlab中实现了算法验证与可视化，突出了从信号处理到行为识别的完整技术链路。