Application of Autocorrelation and Cross-correlation Analyses in Human Movement and Rehabilitation Research
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Technical note. OBJECTIVES: To provide background theory and information and to describe relevant applications of autocorrelation and cross-correlation methodology as they apply to the field of motor control in human movement and rehabilitation research. BACKGROUND: Commonly used methodologies for pattern and event recognition, determination of muscle activation timing for investigation of movement coordination, and motor control are generally difficult to implement, particularly with large datasets. A brief description of the underlying mathematical theory of correlation analyses is given, followed by 4 different examples of how this methodology is useful for research in the movement sciences. METHODS: Examples demonstrating the utility of correlation analyses are presented from several different studies conducted at the University of Waterloo. RESULTS: Autocorrelation was used to demonstrate the presence of 60-Hz noise in an electromyography signal that was not visible in the raw data. A "top-down" paraspinal muscle activation pattern was demonstrated for healthy adults during gait, with the use of cross-correlation. Cross-correlation was also used to quantify coactivation of bilateral gluteus medius muscles during standing in individuals who developed low-back pain. Gender differences in gluteus medius control of mediolateral center of pressure were seen with the use of cross-correlation. CONCLUSION: Autocorrelation and crosscorrelation have been shown to be an effective tool for several different applications in the movement sciences. Examples of the method's utility include noise detection within a signal, determination of relative muscle activation onsets for postural control, objective quantification of muscle coactivation, and relating muscle activations with mechanical events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,065 | 0,114 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».