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STRIDALYZER PRISM - Forschungspublikation und White Papers

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Unsere sensorbasierten Einlegesohlen, die in jüngsten Veröffentlichungen weltweit verwendet wurden

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Stridalyzer PRISM ist eine beliebte Wahl bei Forschern, die die Ganganalyse eingehend untersuchen wollen

Viele Universitäten und Forschungszentren auf der ganzen Welt nutzen PRISM, um Daten zu sammeln und die Feinheiten der Ganganalyse zu verstehen. Ausgestattet mit Sensoren, die den gesamten Fußbereich abdecken, und gebündelt mit einer nahtlosen drahtlosen Echtzeit-Analyse ist unser PRISM Wearable ein ideales Produkt für diese Zwecke

LISTE DER JÜNGSTEN VERÖFFENTLICHUNGEN VON WISSENSCHAFTLERN:

Eine Studie über den Einfluss der Anzahl/Verteilung der Messpunkte der intelligenten Einlegesohlen auf die Druckmittelpunktschätzung für das Internet der Dinge-Anwendungen

von Li-Wei Chou 1,2,3ORCID,Jun-Hong Shen 4,5ORCID,Hui-Ting Lin 6ORCID,Yi-Tung Yang 3 undWen-Pin Hu 5,7,*ORCID

Link: https://www.mdpi.com/2071-1050/13/5/2934

IoT-basiertes Modell der Gesundheitsversorgung für die Physiotherapie

von Gabriela Postolache; Pedro Silva Girão; Octavian Adrian Postolache; José Miguel Dias Pereira; Vitor Viegas

Link: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9047710/authors#authors

Bring Gait Lab to Everyday Life: Ganganalyse im Rahmen der Aktivitäten des täglichen Lebens

von Diliang Chen; Yi Cai; Xiaoye Qian; Rahila Ansari; Wenyao Xu; Kuo-Chung Chu; Ming-Chun Huang

Link: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8906114

Verlassener Chip: Untersuchung der Abkehr von kommerziellen Wearables

von Simon Eden-Walker

Link: https://curve.carleton.ca/f2b11ef6-37e0-455f-8dbe-3d0dfecbfd45

Echtzeit-Gangerkennung mit Wearable Sensor: Eine systematische Übersicht

von Hari Prasanth 1,2,†,Miroslav Caban 3,4,†ORCID,Urs Keller 4,Grégoire Courtine 5,6,7,8,Auke Ijspeert 3,Heike Vallery 2,9,* undJoachim von Zitzewitz 4ORCID

Link: https://www.mdpi.com/1424-8220/21/8/2727

Bodenkontaktzeit schätzende Wearable Sensorik zur Messung raum-zeitlicher Aspekte des Gehens

von Severin Bernhart 1,*ORCID,Stefan Kranzinger 1ORCID,Alexander Berger 2ORCID undGerfried Peternell 3ORCID

Link: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/9/3132

Analyse von Gangdaten mit Hilfe von Einlagensensoren zur Einschätzung des Schweregrads der Parkinson-Krankheit

von Kosei Hayashi, Sunao Hara, Masanobu Abe, Mami Takemoto

Link: https://www.ieice.org/publications/conference-FIT-DVDs/FIT2021/data/pdf/CK-001.pdf

ShoesHacker: Indoor-Korridor-Karte und Benutzerstandort-Leckage durch Kraftsensoren in intelligenten Schuhen

von TUO YU und KLARA NAHRSTEDT

Link: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3351278