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Analyse

Tout d'abord, les méthodes manuelles classiques de dépouillement et de segmentation des données obtenues ne pouvant pas s'appliquer dans notre cas (2200 cycles de marche enregistrés), un ensemble d'algorithmes originaux a été implémenté afin d'automatiser ces tâches. Par ailleurs, il a été montré que l'utilisation des réseaux d'ondelettes développés à l'Irisa pour le filtrage, la compression et la reconstruction d'un signal d'angle articulaire en fonction du temps s'avère plus efficace que des méthodes classiquement utilisées dans le domaine de la biomécanique : bonne élimination du bruit tout en conservant les artefacts intéressants, obtention de vitesses et accélérations de bonne qualité, taux de compression élevé (de 13 à 15).

Une interface graphique a été écrite sous MATLAB par un stagiaire de l'IUP (François-Xavier Espiau) pour permettre à des non-spécialistes des ondelettes d'utiliser cette technique sur tout type de signal, de visualiser et de manipuler les résultats.

Par ailleurs des travaux sont en cours pour la caractérisation quantitative des cyclogrammes articulaires à n dimensions, et, plus généralement, sur les méthodes de paramétrisation utilisables dans nos applications.

Ces études sont menées en étroite collaboration avec l'équipe Sport et Motricité de l'UFRAPS à l'université Joseph Fourier de Grenoble, et font l'objet d'une coopération avec la société SALOMON SA.