Gait & Posture, 3(3), 174p. (1995) DOI:10.1016/0966-6362(95)99082-V

Time series analysis of healthy gait to estimate the sources of variability

M. Schauer, M. Jahnke, S. Hesse, K.-H. Mauritz

The prevailing theoretical approach to variability and motor control of gait is to treat the within-subject variability as a reflection of noise in the sensorimotor system. Another way to conceptualize noise is to consider the sensorimotor system as a non-linear dynamic system. Here noise is viewed as part of the dynamics and not as superimposed components. Thus noise contributes to the qualitative properties of the dynamic output and not merely to the quantitative properties. This formulation holds the interesting property that noise can be beneficial to the system in the sense of facilitating the adaptation to task demands.With the help of two shoes with eight built-in force sensors and a portable data logger (InfotronicTM) we recorded vertical force peaks during healthy gait during a time interval of 160 s. The data allows assessment of the stationarity of the time series. The time demand to get a stable gait pattern was monitored in dependence on the gait velocity. The stationarity is characterized at first by the recurrence plot, a graphical tool for the diagnosis of drift and hidden periodicities. Further analysis is performed to discriminate between a noisy periodic signal and deterministic chaotic dynamics. The aim of the investigation is to introduce the fractal dimension of the time series of essential gait parameters for the assessment of a practical number of degrees of freedom in the motor control of gait.

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