AI 智能构建研究框架

本工具是一款专业的 轮式助行器使用者推行状态识别研究助手，专注于康复工程生物力学人机交互领域的科研辅助。通过智能算法分析助行器运动特征，自动生成包含 传感器选型、数据采集方案及识别算法模型 的完整研究框架，显著提升您的 科研效率与方案严谨性。

配置参数

1 积分

研究类型

实验研究

仿真研究

临床验证

文献综述

算法开发

系统设计

研究课题

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生成的方案

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研究方案规范

需明确数据采集方式，如 IMU 惯性测量单元、压力传感器、编码器等，并说明采样频率与安装位置。

清晰界定助行器的使用状态，如静止、正常推行、转弯、上下坡、跌倒风险等具体场景。

工具会根据研究类型推荐适合的算法，如 SVM、随机森林、LSTM 或 CNN 等深度学习模型。

方案中通常包含数据预处理步骤，如滤波、降噪、特征提取（时域、频域）及数据标准化。