人体站立平衡与步态启动能量消耗数据及代码

该数据集包含实验数据、肌肉骨骼仿真输出与分析代码,支撑 Leeuwis 等人 2026 年关于人体在多种自然姿势下站立平衡与步态启动能量消耗的研究

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其他回归Medicine, Health and Life Sciencesstanding balancepostural controlenergy expendituremetabolic costgait inititiationmusculoskeletal modelingOpenSimmotion captureground reaction forcebiomechanicsbehavioral energetics
Data and code for "The energetic cost of human standing balance and gait initiation over a range of natural postures"

基本信息

模态
其他
任务类型
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创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

人体站立平衡与步态启动能量消耗数据及代码

Data and code for "The energetic cost of human standing balance and gait initiation over a range of natural postures"

该数据集包含实验数据、肌肉骨骼仿真输出与分析代码,支撑 Leeuwis 等人 2026 年关于人体在多种自然姿势下站立平衡与步态启动能量消耗的研究。实验一为安静站立能量代谢,涵盖运动捕捉、地面反作用力、肌电、代谢分析仪数据及 OpenSim 仿真;实验二为步态启动能量代谢,涵盖运动捕捉、地面反作用力、OpenSim 仿真及衍生能量估计。仓库还提供用于论文统计分析的受试者平均值、复现全部图表的代码,以及所有测量系统时间同步的时间序列数据(来源 DOI 解析)。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该数据集包含实验数据、肌肉骨骼仿真输出和分析代码,支撑:Leeuwis 等人,2026 年“人体在多种自然姿势下站立平衡与步态启动的能量消耗”。实验一:安静站立能量代谢,包括运动捕捉、地面反作用力、肌电、代谢分析仪数据和 OpenSim 仿真。实验二:步态启动能量代谢,包括运动捕捉、地面反作用力、OpenSim 仿真和衍生能量估计。该仓库包含用于手稿统计分析的受试者平均值、用于复现所有图表的代码,并提供所有测量系统时间同步的时间序列数据。

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、standing balance、postural control、energy expenditure、metabolic cost、gait inititiation、musculoskeletal modeling、OpenSim、motion capture、ground reaction force。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://dataverse.nl/citation?persistentId=doi:10.34894/RAWEHM

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

该数据集包含实验数据、肌肉骨骼仿真输出以及分析代码,支持:Leeuwis 等人,2026 年《人体在多种自然姿势下站立平衡与步态启动的能量消耗》。实验 1:安静站立能量代谢 包含动作捕捉、地面反作用力、肌电图、代谢分析仪数据以及 OpenSim 仿真。实验 2:步态启动能量代谢 包含动作捕捉、地面反作用力、OpenSim 仿真以及衍生的能量消耗估计值。该存储库包含用于手稿统计分析的参与者平均值、用于复现所有图表的代码,并提供所有测量系统的时间同步时间序列数据。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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