运动学片段划分的程序

运动学片段划分通常采取对运动状态的分析，找到连续的、具有意义的关节运动过程来进行 *** 作，建立有效的片段标定方法，可以采用以下步骤：

1.数据采集：通过运动捕捉系统等设备采集被测试人员的各项关节运动信息，形成一个时间序列的数据流。

2.数据预处理：对采集的数据进行滤波、去噪等预处理工作，以减少噪声和误差的影响，保证后续的分析和 *** 作能够准确进行。

3.关键帧提取：通过相邻数据点之间的插值方法、插值策略或者开发基于优化算法的最优解，确定关键帧地点；在一定时间段内选取其中具有代表性的关键帧，并对数据进行处理，提取有代表性的关节运动信息。

4.片段划分：根据关键帧与关键帧之间的关节运动变化情况，建立特征描述，对运动状态进行划分，并识别出具有意义的运动片段，形成有效的片段标定方法。

5.运动片段的确认：通过手动或者自动的方法对每个运动片段的划分结果进行确认，修正错误的划分，并进行临时写入数据库。

需要注意的是，运动学片段划分程序的具体实现方式和程序设计会涉及到多种因素，不同数据采集方式、不同设备、不同人体模型等各种因素可能会产生不同的实现方式和效果，具体设计可根据需求进行调整。

#define PI 3.1415926

#define Num 36

#define Num1 Num+1

#include<stdio.h>

#include <math.h>

#include<graphics.h>

void main()

{

int i

int gdriver=DETECT,gmode

float L1,L2,E,w1

double e1[Num1],e2[Num1],w2[Num1],d2[Num1],sc[Num1],vc[Num1],ac[Num1]

double g1,g2

double x1,x2,y1,y2

printf("\n Please input your data L1,L2,E,w1:\n")

scanf("%f,%f,%f,%f",&L1,&L2,&E,&w1)

printf("===========================================================\n")

printf(" e1 e2 w2 d2 sc vcac\n")

printf(" (DEG)(DEG) (rad/s) (rad/s2) (m) (m/s)(m/s2)\n")

for(i=0i<=Numi++)

{

e1[i]=360.0/Num*i

g1=PI/180.0*e1[i]

g2=asin((E-L1*sin(g1))/L2)

e2[i]=180.0/PI*g2

sc[i]=L1*cos(g1)+L2*cos(g2)

w2[i]=-w1*L1*cos(g1)/(L2*cos(g2))

vc[i]=-w1*L1*sin(g1-g2)/cos(g2) d2[i]=(w1*w1*L1*sin(g1)+w2[i]*w2[i]*L2*sin(g2))/(L2*cos(g2))

ac[i]=(-w1*w1*L1*cos(g1-g2)-w2[i]*w2[i]*L2)/cos(g2)

getchar()

printf("%6.1f%9.3f%9.3f%9.3f%9.3f%9.3f%11.3f", e1[i],e2[i],w2[i],d2[i],sc[i],vc[i],ac[i])

}

printf("\n")

printf("Welcome to computer world!")

initgraph(&gdriver,&gmode,"c\\Turboc2")

cleardevice()

line(140,100,550,100)

line(140,240,550,240)

line(140,380,550,380)

line(140,40,140,440)

line(500,40,500,440)

x1=e1[0] y1=0.7*(sc[0]-300)

for(i=0i<=Numi++)

{ x2=e1[i] y2=0.7*(sc[i]-300)

line(140+x1,100-y1,140+x2,100-y2)

x1=x2 y1=y2 }

x1=e1[0]y1=vc[0]

for(i=0i<=Numi++)

{ x2=e1[i] y2=vc[i]

line(140+x1,240-y1,140+x2,240-y2)

x1=x2y1=y2 }

x1=e1[0]y1=0.5*ac[0]

for(i=0i<=Numi++)

{ x2=e1[i]y2=0.5*ac[i]

line(140+x1,380-y1,140+x2,380-y2)

x1=x2 y1=y2}

getchar()

closegraph()

}

---