Lo scopo principale dell'applicazione di un filtro Butterworth passa-basso del quarto ordine a ritardo zero ai dati cinetici è isolare i veri segnali biomeccanici dal rumore indesiderato senza distorcere la tempistica degli eventi fisici. Questa tecnica mira specificamente agli artefatti ad alta frequenza—come interferenze elettriche o vibrazioni delle apparecchiature—preservando al contempo l'integrità dei dati della forza di reazione al suolo (GRF) essenziali per un'accurata analisi delle calzature.
Concetto chiave: I dati cinetici grezzi sono frequentemente contaminati da rumore non biologico che può mascherare le vere metriche di prestazione. Utilizzando questo specifico approccio di filtraggio, gli analisti garantiscono che indicatori critici come le forze di impatto di picco e gli impulsi di propulsione siano rappresentazioni accurate del movimento umano, piuttosto che artefatti del processo di raccolta dati.
La sfida della raccolta dati cinetici
Fonti di contaminazione del segnale
Nell'analisi biomeccanica, i dati grezzi raccolti dalle piattaforme di forza sono raramente puri. Sono spesso compromessi da rumore elettrico ad alta frequenza, vibrazioni ambientali delle apparecchiature o persino sottili tremori del corpo umano.
Questi artefatti appaiono come "jitter" o picchi rapidi nel flusso di dati. Sebbene non rappresentino la forza effettiva del piede che colpisce il suolo, possono distorcere significativamente l'analisi se non affrontati.
La necessità di levigatura
Per analizzare le prestazioni delle calzature, i ricercatori cercano curve e picchi specifici nei dati. Il rumore ad alta frequenza crea linee frastagliate e irregolari che rendono difficile identificare i veri valori massimi.
Senza filtraggio, un picco casuale di rumore potrebbe essere scambiato per la forza di impatto di atterraggio di picco, portando a conclusioni errate sulle proprietà di ammortizzazione di una scarpa.
Come il filtro preserva l'integrità dei dati
Il ruolo del meccanismo "Passa-basso"
Un filtro passa-basso funziona come un guardiano. Permette ai segnali a bassa frequenza—i veri movimenti del corpo umano durante la deambulazione—di passare inalterati.
Contemporaneamente, attenua (blocca) le frequenze al di sopra di una certa soglia. Ciò rimuove efficacemente il rumore rapido ed erratico causato da vibrazioni e tremori, risultando in curve di forza di reazione al suolo più levigate.
Ottenere il "Ritardo Zero" tramite filtraggio bidirezionale
Filtri analogici o digitali standard introducono un ritardo di fase, facendo apparire il segnale di uscita leggermente più tardi rispetto all'evento effettivo. Nell'analisi biomeccanica, questo ritardo è inaccettabile perché disallinea i dati di forza con i dati cinematici (video).
Per risolvere questo problema, l'algoritmo utilizza un processo di filtraggio bidirezionale. I dati vengono filtrati una volta in avanti e poi di nuovo all'indietro.
Questa tecnica a doppio passaggio annulla gli sfasamenti, garantendo che la tempistica degli eventi chiave—come l'esatto momento dell'impatto di picco—rimanga temporalmente accurata.
Separazione netta del segnale (Quarto ordine)
La designazione "quarto ordine" si riferisce alla pendenza del taglio del filtro. Un filtro del quarto ordine fornisce una netta distinzione tra il segnale che si desidera mantenere e il rumore che si desidera rimuovere.
Ciò garantisce che gli impulsi di propulsione e le forze di impatto vengano conservati con elevata fedeltà, piuttosto che essere sfocati o eccessivamente levigati.
Comprendere i compromessi
Il rischio di levigatura eccessiva
Sebbene la rimozione del rumore sia fondamentale, c'è il pericolo di filtrare troppo aggressivamente. Se la frequenza di taglio è impostata troppo bassa, il filtro potrebbe inavvertitamente rimuovere eventi biomeccanici genuini ad alta velocità.
Ad esempio, la rapida velocità di carico nel momento esatto dell'impatto del tallone è un segnale ad alta frequenza. Un filtraggio eccessivo può "arrotondare" questo picco netto, facendo sì che i ricercatori sottovalutino il vero carico d'impatto.
Requisiti di elaborazione dei dati
Poiché il filtraggio a ritardo zero richiede un passaggio bidirezionale (avanti e indietro), in genere non può essere eseguito in tempo reale durante la visualizzazione dei dati live.
È una fase di post-elaborazione. Gli analisti devono prima acquisire i dati grezzi e applicare l'algoritmo in seguito per generare le curve pulite e a ritardo zero utilizzate per la rendicontazione finale.
Fare la scelta giusta per il tuo obiettivo
Per garantire che la tua analisi delle calzature sia accurata e difendibile, considera le seguenti applicazioni:
- Se il tuo obiettivo principale è la Forza d'Impatto di Picco: Assicurati che la frequenza di taglio del tuo filtro sia sufficientemente alta da preservare il picco transitorio iniziale, o rischi di sottovalutare lo shock assorbito dal corpo.
- Se il tuo obiettivo principale è la Tempistica degli Eventi: Devi confermare che sia stato applicato l'algoritmo bidirezionale (a ritardo zero); altrimenti, i tuoi dati di forza non saranno sincronizzati con filmati video ad alta velocità.
In definitiva, questo metodo di filtraggio fornisce la chiarezza necessaria per distinguere tra il rumore meccanico del laboratorio e la vera realtà biomeccanica dell'atleta.
Tabella riassuntiva:
| Caratteristica del filtro | Meccanismo tecnico | Beneficio per l'analisi delle calzature |
|---|---|---|
| Passa-basso | Blocca le frequenze al di sopra di una soglia specifica | Rimuove il rumore elettrico e il jitter delle vibrazioni delle apparecchiature |
| Ritardo Zero | Elaborazione bidirezionale (avanti e indietro) | Garantisce che i dati di forza si allineino perfettamente con la tempistica del video |
| Quarto ordine | Pendenza di taglio ripida | Fornisce una netta separazione tra segnale e rumore |
| Post-elaborazione | Applicazione algoritmica offline | Fornisce curve di Forza di Reazione al Suolo (GRF) pulite e difendibili |
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Riferimenti
- 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
Questo articolo si basa anche su informazioni tecniche da 3515 Base di Conoscenza .
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