《表2 滤波后的数据格式：帕金森病患者手部灵活性的机器学习评估方法》

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《帕金森病患者手部灵活性的机器学习评估方法》

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对PD患者的双手分别连续进行30 s采样，每次采样包含拇指传感器的X/Y/Z轴加速度数据和食指传感器的X/Y/Z轴加速度数据。其中几个采样点如表1所示（拇指传感器为1号，食指传感器为2号）。滤波后的数据格式如表2所示，可以看出滤波后的数据平均分布位于0附近。图3为其中一位患者的左手传感器的原始数据滤波前后的时域图。从图中可以看出滤波前的时域图特征并不明显，而在滤波后的时域图中可以清晰地看到在11 s以及23 s左右（用方框标识的位置）各个轴的加速度明显大于其他时间点的加速度。相对于1 s～11 s、23 s～30 s的数据，11 s～23 s的数据整体特征比较明显。