In this study, a gait phase classification method based on SVM multiclass classification is introduced, with a focus on the precise identification of the stance and swing phases, which are further subdivided into seven phases. Data from individual IMU sensors, such as Shank Acceleration X, Y, Z, Shank Gyro X, and Knee Angles, are used as features in this classification model. The suggested technique successfully classifies the various gait phases with a significant accuracy of about 90.3%. Gait phase classification is crucial, especially in the domains of exoskeletons and prosthetics, where accurate identification of gait phases enables seamless integration with assistive equipment, improving mobility, stability, and energy economy. This study extends the study of gait and offers an effective method for correctly identifying gait phases from Shank IMU sensor data, with potential applications in biomechanical research, exoskeletons, rehabilitation, and prosthetics.


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在机器学习中,支持向量机(SVM,也称为支持向量网络)是带有相关学习算法的监督学习模型,该算法分析用于分类和回归分析的数据。支持向量机(SVM)算法是一种流行的机器学习工具,可为分类和回归问题提供解决方案。给定一组训练示例,每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个或另一个,则SVM训练算法会构建一个模型,该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别,使其成为非概率二进制线性分类器(尽管方法存在诸如Platt缩放的问题,以便在概率分类设置中使用SVM)。SVM模型是将示例表示为空间中的点,并进行了映射,以使各个类别的示例被尽可能宽的明显间隙分开。然后,将新示例映射到相同的空间,并根据它们落入的间隙的侧面来预测属于一个类别。

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