平衡能力作为人体的一项重要生理机能指标,在日常行为活动中起着非常重要的作用,平衡能力的调节是一个错综复杂的过程,需要感觉输入、神经中枢整合和肢体姿态控制三个环节的参与。平衡能力的下降可能导致跌倒风险增加、无法自理日常生活等,严重影响生活质量。而随着社会的老龄化,身体机能的下降和相关疾病的增加,导致了越来越多的平衡功能障碍疾患,因此平衡能力的评估对于平衡功能障碍患者的康复训练或治疗尤为重要。目前大部分平衡能力评估的手段较为单一,科学量化不够,制约了进一步的分析。如何获得更为全面的实验数据和手段,得出更精确客观的评价结果,对于提高平衡能力评估水平有着重要意义。本文在构建基于测力板、肌电采集仪、脑电采集仪相结合的平衡检测平台基础上,对平衡相关的多模态信息进行了深入研究。通过阻隔本体感觉、视觉,分析足底压力信号和脑肌电相干性的变化情况,探究生物信息和足底压力信息与人体平衡调节的关系,并进行人体平衡能力评估。论文的主要工作和创新内容如下:(1)提出同时采集人体足底、下肢肌肉和大脑皮层三个部位的运动力学、和生物电信号开展人体平衡研究的方法。这些信号包含了大量与人体平衡控制相关的重要信息,相对于传统基于足底压力或肌电信号的平衡研究,本文引入的大脑皮层脑电信号能够对平衡调节过程中的神经中枢活动信息进行更深入的探索和研究,使平衡能力的评估更加全面和精确。(2)研究了一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和独立成分分析(ICA)相结合的单通道脑电信号中眼电伪迹的自动去除方法。该方法首先将含伪迹脑电信号自适应分解成多维本征模态函数(IMF),以满足盲源分离方法对信号正定或超定要求,再对本征模态函数用ICA方法构建多维源信号,利用模糊熵阈值判据判别多维源信号中的伪迹信号,完成滤波并重构脑电信号,解决了传统盲源分离法存在的欠定问题以及分离出的源信号不确定问题。在肌电信号的消噪方面,则通过小波软阂值法对肌电信号完成预处理。(3)结合神经中枢从皮层到肌肉的平衡调节和期间足底压力的变化,提出了一个描述人体平衡协调反应能力的新特征。在视觉和本体感觉阻断条件下人体平衡相关足底压力中心(COP)特征分析基础上,对人体平衡过程的脑电信号和肌电信号相干性进行分析,发现脑肌电相干性主要位于β频段和γ频段,并随着人体平衡稳定性的降低,相干频段有向高频段转移的趋势,由此得出相干频段转移是一种常人自发平衡调节的生理性内在机理,并将COP综合指标与相干频率的比值CR作为人体平衡能力的新特征。由CR、脑电信号多元多尺度样本熵、肌电信号多元多尺度样本熵和COP等特征,构筑了人体平衡能力评估的特征向量。(4)采用基于流形正则化的极限学习机对人体平衡能力完成评估。该分类器引进了流形学习思想,对极限学习机特征空间中的非线性结构进行挖掘,提高了分类精度。用特征向量对分类器进行训练的基础上,完成分类识别,验证了基于足底压力和生物信息的平衡能力特征有效性。