Los movimientos físicos específicos actúan como una "claqueta" universal para sincronizar flujos de datos independientes. Cuando realizas una acción distintiva, como golpear un sensor o saltar, creas un pico agudo y simultáneo en los datos (aceleración o presión) en todos los dispositivos. Esto proporciona un punto de referencia claro que permite a los investigadores alinear las marcas de tiempo durante el post-procesamiento para sistemas que carecen de conexiones de hardware físicas.
Conclusión principal: En ausencia de relojes de hardware compartidos, los movimientos físicos distintos crean picos de datos identificables. Estos picos permiten el uso de funciones de correlación cruzada para alinear con precisión fuentes de datos dispares, asegurando un análisis multimodal preciso.
El desafío de los sistemas independientes
La brecha de hardware
Muchas herramientas avanzadas de análisis de la marcha, como los sistemas optoelectrónicos, las unidades de medición inercial (IMUs) y las plantillas de presión, funcionan como unidades independientes.
Con frecuencia carecen de interfaces físicas o cables que les permitan compartir un reloj maestro durante la grabación.
El problema del desajuste
Dado que cada dispositivo funciona con su propio temporizador interno, los flujos de datos brutos suelen tener marcas de tiempo desajustadas.
Sin un punto de referencia común, es imposible correlacionar con precisión un impacto del pie registrado por una plantilla con el ángulo de la articulación correspondiente capturado por una cámara.
Cómo los movimientos físicos cierran la brecha
Creando el "evento"
Para resolver el problema del tiempo, los investigadores introducen un movimiento físico específico al principio o al final de una sesión de grabación.
Los ejemplos comunes incluyen golpear un sensor para generar un pico de aceleración o saltar mientras se usan plantillas para crear un pico de presión agudo.
La firma de la señal
Estas acciones se eligen porque producen señales de alta amplitud y distintas que se ven diferentes de los patrones de marcha normales.
Esto asegura que el evento de sincronización se destaque claramente contra el ruido de fondo del flujo de datos.
El papel del post-procesamiento
Funciones de correlación cruzada
Una vez que se recopilan los datos, los investigadores utilizan herramientas matemáticas conocidas como funciones de correlación cruzada.
Este proceso implica "deslizar" matemáticamente los diferentes flujos de datos hacia adelante y hacia atrás hasta que los picos de la señal del movimiento físico se superpongan perfectamente.
Logrando la alineación temporal
Cuando los picos se alinean, las marcas de tiempo de los diferentes dispositivos se sincronizan de manera efectiva.
Esto asegura la consistencia en todas las modalidades, lo que permite un análisis preciso e integrado del movimiento del sujeto.
Comprender las compensaciones
Sincronización no en tiempo real
Este método se basa completamente en el post-procesamiento.
A diferencia de la sincronización de hardware, no se pueden ver datos perfectamente alineados en tiempo real; hay que alinearlos después de que la sesión se haya completado.
Dependencia de la ejecución
La precisión de la sincronización depende en gran medida de la nitidez del movimiento.
Si el golpe o el salto es demasiado suave o gradual, el pico de datos será amplio o ambiguo, lo que dificultará la alineación precisa.
Garantizando una sincronización exitosa
Para sincronizar eficazmente sus datos multimodales sin interfaces de hardware, considere sus necesidades específicas:
- Si su enfoque principal es la generación de señales distintas: Realice movimientos agudos y de alto impacto (como un golpe fuerte o un salto) para crear picos inequívocos en los datos.
- Si su enfoque principal es la precisión de los datos: El post-procesamiento riguroso utilizando funciones de correlación cruzada es esencial para corregir los desfases de las marcas de tiempo.
Al crear un evento físico deliberado, convierte dispositivos independientes en una herramienta analítica unificada.
Tabla resumen:
| Característica | Sincronización por movimiento físico | Sincronización por hardware |
|---|---|---|
| Mecanismo | Movimiento deliberado (salto/golpe) | Enlace de hardware de reloj maestro |
| Facilidad de uso | No requiere cables; versátil | Requiere conexiones físicas |
| Tiempo | Alineación por post-procesamiento | Alineación en tiempo real |
| Herramienta clave | Funciones de correlación cruzada | Pulsos de disparo/Cables |
| Factor crítico | Nitidez del movimiento | Compatibilidad del hardware |
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Referencias
- Gautier Grouvel, Stéphane Armand. A dataset of asymptomatic human gait and movements obtained from markers, IMUs, insoles and force plates. DOI: 10.1038/s41597-023-02077-3
Este artículo también se basa en información técnica de 3515 Base de Conocimientos .
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