《表5 不同方法的平衡能力评估（n=40)》

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《基于足底压力中心和脑肌电相干性特征的人体平衡能力评估方法》

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分别选择支持向量机（support vector machine，SVM）与极限学习机（extreme learning machine，ELM）分类器，将10名受试者的平衡能力分为正常和轻度障碍两类。从每名受试者范式T1（无干扰情况）样本数据中任取4组数据作为验证集，共得到40组验证集数据，剩余数据作为训练集。分别计算出COP综合特征F、协调反应特征CR、EEG多元多尺度样本熵CS1、sEMG多元多尺度样本熵CS2，构成4维的特征向量作为分类器的输入。为了判断特征指标CR的有效性，本文对比了加入特征CR前后对平衡评估准确率的影响，进行CR指标的有效度验证，结果如表5所示。