Thiết kế hệ thống đánh giá trọng tâm dựa trên các số đo của cơ thể

Thiết kế hệ thống đánh giá trọng tâm dựa trên các số đo của cơ thể Thiết kế hệ thống đánh giá trọng tâm dựa trên các số đo của cơ thể Thiết kế hệ thống đánh giá trọng tâm dựa trên các số đo của cơ thể luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGUYỄN TRUNG KIÊN THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ TRỌNG TÂM DỰA TRÊN CÁC SỐ ĐO CỦA CƠ THỂ LUẬN VĂN THẠC SĨ THUẬT CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH Hà Nội – Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGUYỄN TRUNG KIÊN THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ TRỌNG TÂM DỰA TRÊN CÁC SỐ ĐO CỦA CƠ THỂ Chuyên ngành: Kỹ thuật y sinh LUẬN VĂN THẠC SĨ THUẬT CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT Y SINH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS HOÀNG PHƯƠNG CHI Hà Nội – Năm 2019 MỤC LỤC DANH SÁCH THUẬT NGỮ VIẾT TẮT DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG BIỂU TÓM TẮT ĐỒ ÁN CHƯƠNG XÁC ĐỊNH VẤN ĐỀ 1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục đích đề tài 11 1.3 Hệ thống thực tế 11 1.4 Hệ Thống đề xuất 13 1.5 Kết luận chương 15 CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG 16 2.1 Ý tưởng 16 2.2 Thiết kế hệ khí 17 2.2.1 Tấm mặt mica gỗ 18 2.2.2 Thiết kế khung inox 20 2.3 Thiết kế hệ thống thu nhận xử lý liệu 23 2.3.1 Sơ đồ khối hệ thống 23 2.3.2 Cảm biến khối lượng - Loadcell 24 2.3.3 Bộ ADC HX711 27 2.3.4 Bộ vi xử lý Arduino 28 2.3.5 Kết nối hệ thống 30 2.4 Kết luận chương 32 CHƯƠNG HIỆU CHỈNH VÀ ĐÁNH GIÁ SAI SỐ HỆ THỐNG 33 3.1 Calib loadcell 33 3.1.1 Khối lượng nhỏ 33 3.1.2 Khối lượng lớn 34 3.1.3 Kết calib loadcell 34 3.2 Calib hệ thống 37 3.2.1 Calib hệ thống với vật nặng 38 3.2.1.1 Dụng cụ calib 38 3.2.1.2 Các bước tiến hành 38 3.2.1.3 Kết thực nghiệm 39 3.2.2 Calib hệ thống người 40 3.2.2.1 Dụng cụ calib 40 3.2.2.2 Các bước tiến hành 41 3.2.2.3 Kết thực nghiệm 41 3.3 Kết luận chương 43 CHƯƠNG THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 44 4.1 Thu thập số liệu 44 4.1.1 Yêu cầu thu thập số liệu 44 4.1.2 Các bước tiến hành thu thập số liệu 47 4.1.3 Kết thu thập 47 4.2 Xử lý số liệu 47 4.2.1 Phương pháp Linear regression 47 4.2.1.1 Khái niệm 47 4.2.1.2 Cách xây dựng đánh giá mơ hình phương pháp Linear regression 49 4.2.2 Các model đề xuất đánh giá mơ hình 54 4.2.2.1 Mơ hình đánh giá trọng tâm thông qua chiều cao 55 4.2.2.2 Mơ hình đánh giá trọng tâm thơng qua chiều cao cân nặng 58 4.2.2.3 Mơ hình đánh giá trọng tâm thông qua chiều cao, cân nặng số đo ba vòng thể 61 4.3 Kết luận chương 65 KẾT LUẬN 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 PHỤ LỤC 69 DANH SÁCH THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Thuật ngữ tiếng Ý nghĩa Đơn vị anh Khoảng XCG cách từ cm chân đến trọng tâm thể CoG Center of Gravity Trọng tâm thể CoM Center of Mass Trọng tâm thể Lần lượt lực tác kg F1 , F2 , F3 , F4 dụng lên loadcell 1, 2, 3, Chiều dài khung cm l inox h hight Chiều cao cm w weight Cân nặng kg V1 , V , V Số đo ba vòng cm thể là: vòng 1, vòng 2, vòng loadcell Cảm biến khối lượng DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1 Mơ hình xác định trọng tâm đề xuất 14 Hình Quy tắc hợp lực song song chiều 14 Hình Mơ hình xây dựng tính tốn trọng tâm 17 Hình 2 Hình ảnh minh họa mica 18 Hình Mặt gỗ dùng để thiết kế cân nằm 20 Hình Thiết kế khung inox nhìn từ cạnh bên 21 Hình Hình ảnh mô mặt bên gắn mặt gỗ 21 Hình Hình ảnh khung inox sau hoàn thành 22 Hình Hình ảnh cân nằm sau hoàn thành 23 Hình Mơ hình quan hệ 23 Hình Mơ tả hoạt động Loadcell 25 Hình 10 Cảm biến khối lượng loadcell 26 Hình 11 Mạch cầu cân Wheatstone 26 Hình 12 Bộ ADC 24 bit HX711 28 Hình 13 Arduino UNO R3 29 Hình 14 Mơ hình kết nối Loadcell HX711 31 Hình 15 Mơ hình kết nối HX711 Arduino 31 Hình 16 Đóng hộp hệ thống thu nhận xử lý liệu 32 Hình Hệ thống calib khối lượng nhỏ 33 Hình Hệ thống calib khối lượng lớn 34 Hình 3 Đồ thị giá trị calib loadcell 36 Hình Đồ thị giá trị calib loadcell 36 Hình Đồ thị giá trị calib loadcell 36 Hình Đồ thị giá trị calib loadcell 37 Hình Dụng cụ calib vật nặng tiếp điểm nhỏ 38 Hình Hình ảnh dụng cụ, cách thức calib 40 Hình Dụng cụ đo chiều cao 44 Hình Cân học dùng để đo cân nặng 45 Hình Thước dây đo quần áo 45 Hình 4 Quy ước đo số đo ba vòng 46 Hình Quy ước vị trí nằm thiết bị xác định trọng tâm 46 Hình Mơ linear regression 50 Hình Xác định giao điểm hai giá trị trung bình X Y 50 Hình Tham số R2 hiệu chỉnh 53 Hình Tham số Standard Error of the Estimate 54 Hình 10 Biểu đồ sai số tính tốn mơ hình thực tế 56 Hình 11 Biểu đồ Histogram trọng tâm – chiều cao 57 Hình 12 Biểu đồ Scatter Plot 58 Hình 13 Biểu đồ tính tốn mơ hình thực tế 59 Hình 14 Biểu đồ Histogram trọng tâm – chiều cao – cân nặng 60 Hình 15 Biểu đồ Scatter Plot 61 Hình 16 Biểu đồ tính tốn mơ hình thực tế 63 Hình 17 Biểu đồ Histogram trọng tâm – chiều cao – cân nặng – số đo vòng 64 Hình 18 Biểu đồ Scatter Plot 64 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1 Bảng phân đoạn thể từ Zatsommeky et al năm 1990 [1] 12 Bảng Bảng so sánh loại mica 19 Bảng 1Bảng kết calib cho bốn loadcell 34 Bảng Bảng giá trị calib bốn loadcell 37 Bảng 3 Bảng kết thực nghiệm calib vật nặng 39 Bảng Bảng kết thực nghiệm calib người 42 Bảng Bảng xây dựng mơ hình linear regression biến phụ thuộc 49 Bảng Bảng xây dựng mơ hình linear regression biến phụ thuộc 51 Bảng Bảng tính toán giá trị tham số R2 53 Bảng 4 Bảng tính toán giá trị Standard Error of the Estimate 54 Bảng Bảng tóm lược model trọng tâm- chiều cao 55 Bảng Bảng hệ số phụ thuộc trọng tâm- chiều cao 55 Bảng Bảng tóm lược model trọng tâm- chiều cao- cân nặng 58 Bảng Bảng hệ số phụ thuộc trọng tâm- chiều cao- cân nặng 59 Bảng Bảng tóm lược model chiều cao- cân nặng- vòng1- vòng2- vòng3 62 Bảng 10 Bảng hệ số phụ thuộc trọng tâm - chiều cao - cân nặng - số đo vòng 62 Bảng 11 Bảng so sánh mơ hình đề xuất 65 LỜI NÓI ĐẦU Từ xưa đến nay, nhân loại khơng ngừng học hỏi, tìm tịi nghiên cứu để tạo sản phẩm nhằm phục vụ nhu cầu ngày cao người Với nhiều đề tài hướng nghiên cứu khác tất lĩnh vực sống giúp sống người ngày đại tiện nghi Cùng với đó, lĩnh vực y tế trọng nghiên cứu tiêu biểu máy mổ nội soi đại làm cho vết mổ nhỏ nhanh hổi phục vùng thể Đồng thời với phương pháp mổ nội soi não cứu giúp nhiều bệnh nhân bị bệnh vùng não mà phương thức mổ truyền thống vết mổ lớn, khó tiếp cận đến vùng bị bệnh não đặc biệt có sai sót dù nhỏ ảnh hưởng đến sống, tính mạng bệnh nhân Hay loại robot có kích thước siêu nhỏ dùng để điều trị mức tế bào Một số đó, nghiên cứu trọng tâm thể lĩnh vực quan trọng, mang lại nhiều lợi ích lĩnh vực như: thể thao, sinh trắc học, y tế, điều trị phục hồi chức Vì em lựa chọn đề tài: “THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ TRỌNG TÂM DỰA TRÊN CÁC SỐ ĐO CỦA CƠ THỂ” Đây đề tài nên chưa có nhiều nghiên cứu thực đề xuất Việt Nam Trong thời gian làm đề tài tốt nghiệp, em nhận nhiều giúp đỡ, đóng góp bảo nhiệt tình từ thầy cơ, ban lãnh đạo đồng nghiệp nơi làm việc, gia đình bạn bè Em xin chân thành gửi lời cảm ơn đến thầy cô Viện Điện Tử - Viễn Thông, trường Đại học Bách khoa Hà Nội giảng dạy nhiệt tình truyền đạt cho em kiến thức quý báu để thực đề tài Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Hoàng Phương Chi TS Trần Anh Vũ định hướng, giúp đỡ dẫn cho em nhiều nhiệt tình với góp ý, gợi mở, giúp em hiểu cách sâu sắc rõ ràng vướng mắc thời gian thực đề tài Ngoài ra, q trình thực đề tài khơng thể tránh khỏi thiếu sót Rất mong nhận ý kiến đóng góp thầy Em xin chân thành cảm ơn! TÓM TẮT ĐỀ TÀI LUẬN VĂN Với mục đích tạo mơ hình xác định trọng tâm thể cách đơn giản nhanh chóng đề tài “Thiết kế hệ thống đánh giá trọng tâm dựa số đo thể” đề xuất thực Sau trình thực hiện, đề tài đưa công thức xác định trọng tâm thể sử dụng thuật toán hồi quy tuyến tính (linear regression) Đề tài gồm chương: Chương 1: Xác định vấn đề Chương 2: Thiết kế hệ thống Chương 3: Hiệu chỉnh đánh giá sai số hệ thống Chương 4: Thu thập xử lý liệu ABSTRACT With purpose is detect the center of mass by easy way and faster My project is: “A design on center of body mass evaluation system based on body's parameters” After execution, we found a formula to determine center of mass using linear regression The project consist of four chapters: Chapter 1: Determine problem Chapter 2: Design system Chapter 3: Calib and evaluate error Chapter 4: Collect and process data Hình 12 Biểu đồ Scatter Plot Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính: Biểu đồ phân tán Scatter Plot phần dư chuẩn hóa giá trị dự đốn chuẩn hóa giúp dị tìm xem liệu có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay khơng Giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) trục hồnh giá trị dự đốn (Predicted Value) trục tung Nếu giả định quan hệ tuyến tính thỏa mãn phần dư phải phân tán ngẫu nhiên vùng xung quanh đường hoành độ (trường hợp biểu diễn phần dư chuẩn hóa Standardized Residual trục hồnh) 4.2.2.2 Mơ hình đánh giá trọng tâm thơng qua chiều cao cân nặng 4.2.2.2.1 Mơ hình đưa ra: (4.2) 4.2.2.2.2 Biểu diễn mơ hình Sau thực thuật toán Linear regressionvới tập trainning 89 đối tượng tool SPSS bảng thông số xuất sau: Bảng Bảng tóm lược model trọng tâm- chiều cao- cân nặng Model Summary Adjusted R Std Error of Mode R R Square Square the Estimate 0.901 0.812 1.7364978 0.808 58 Bảng Bảng hệ số phụ thuộc trọng tâm- chiều cao- cân nặng Coefficients Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Model Collinearity Statistics t B Std Sig Beta Error Tolerance VIF (Constant) -5.842 5.775 -1.012 0.315 chiều cao 0.585 0.039 0.878 14.948 0.000 0.634 1.577 cân nặng 0.016 0.025 0.038 0.640 0.634 1.577 0.524 Hoàn toàn tương tự, bảng 4.3, giá trị R2 = 0.812 giá trị Standard Error of the Estimate = 1.7364978 Bảng 4.4 – bảng Coefficientsđưa hệ số biến phụ thuộc vào biến độc lập hệ số để đánh giá mức độ phụ thuộc Trong bảng này, hệ số chưa chuẩn hóa biến sử dụng để đưa công thức liên hệ Hình 13 Biểu đồ tính tốn mơ hình thực tế Biểu đồ Normal P-P Plot bên trên, trị số đưa vào trainning (điểm tròn) trị số mong đợi nằm gần đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có 59 phân phối chuẩn Kiểm định biểu đồ P- P Plot thể giá trị điểm phân vị phân phối biến theo phân vị phân phối chuẩn Quan sát mức độ điểm thực tế, tập trung sát đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập liệu nghiên cứu tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram: Thể tần xuất xuất sai số giá trị tính tốn mơ hình giá trị thực tế đưa vào trainning Từ biểu đồ dễ dàng thấy được, đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số Đường cong có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị phân phối chuẩn Do đó, kết luận mơ hình tuân theo phân phối chuẩn Hình 14 Biểu đồ Histogram trọng tâm – chiều cao – cân nặng Trục Ox biểu đồ độ sai số thực tế giá trị mơ hình tính tốn Trục Oy tần số xuất giá trị tập trainning - Giá trị trung bình Mean = -2.55*10-14 rất nhỏ coi xấp xỉ - Độ lệch chuẩn 0.989 gần 60 Hình 15 Biểu đồ Scatter Plot Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính: Biểu đồ phân tán Scatter Plot phần dư chuẩn hóa giá trị dự đốn chuẩn hóa giúp dị tìm xem liệu có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay khơng Giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) trục hồnh giá trị dự đoán (Predicted Value) trục tung Nếu giả định quan hệ tuyến tính thỏa mãn phần dư phải phân tán ngẫu nhiên vùng xung quanh đường hoành độ (trường hợp biểu diễn phần dư chuẩn hóa Standardized Residual trục hồnh) 4.2.2.3 Mơ hình đánh giá trọng tâm thơng qua chiều cao, cân nặng số đo ba vòng thể 4.2.2.3.1 Mơ hình đưa ra: (4.3) 4.2.2.3.2 Biểu diễn mơ hình Sau thực thuật toán Linear regression với tập trainning 89 đối tượng tool SPSS bảng thông số xuất sau: 61 Bảng Bảng tóm lược model chiều cao- cân nặng- vịng1- vịng2- vòng3 Model Summary Model R 0.909 R Square 0.826 Adjusted Std Error of R Square the Estimate 0.815 1.7016853 Bảng 10 Bảng hệ số phụ thuộc trọng tâm - chiều cao - cân nặng - số đo vòng Coefficients Model Unstandardized Standardized Coefficients Coefficients Collinearity T Sig Statistics B Std Error Beta (Constant) -19.112 8.696 chiều cao 0.626 0.043 0.940 14.610 0.000 0.508 1.970 cân nặng -0.097 0.067 -0.231 -1.444 0.153 0.082 12.228 0.128 0.054 0.204 2.353 0.021 0.280 3.569 0.054 0.053 0.106 1.010 0.316 0.192 5.201 -0.020 0.043 -0.037 -.477 0.635 0.349 2.865 vòng vòng Tolerance VIF -2.198 0.031 vịng Hồn tồn tương tự, bảng 4.5, giá trị R2 = 0.826 giá trị Standard Error of the Estimate = 1.7016853 Bảng 4.6 – bảng Coefficientsđưa hệ số biến phụ thuộc vào biến độc lập hệ số để đánh giá mức độ phụ thuộc Trong bảng này, hệ số chưa chuẩn hóa biến sử dụng để đưa công thức liên hệ 62 Hình 16 Biểu đồ tính tốn mơ hình thực tế Biểu đồ Normal P-P Plot bên trên, trị số đưa vào trainning (điểm tròn) trị số mong đợi nằm gần đường chéo chứng tỏ phần dư chuẩn hóa có phân phối chuẩn Kiểm định biểu đồ P- P Plot thể giá trị điểm phân vị phân phối biến theo phân vị phân phối chuẩn Quan sát mức độ điểm thực tế, tập trung sát đường thẳng kỳ vọng, cho thấy tập liệu nghiên cứu tốt, phần dư chuẩn hóa có phân phối gần sát phân phối chuẩn Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram: Thể tần xuất xuất sai số giá trị tính tốn mơ hình giá trị thực tế đưa vào trainning Từ biểu đồ dễ dàng thấy được, đường cong phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ tần số Đường cong có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị phân phối chuẩn Do đó, kết luận mơ hình tn theo phân phối chuẩn 63 Hình 17 Biểu đồ Histogram trọng tâm – chiều cao – cân nặng – số đo vòng Trục Ox biểu đồ độ sai số thực tế giá trị mơ hình tính tốn Trục Oy tần số xuất giá trị tập trainning - Giá trị trung bình Mean = -2.75*10-14 rất nhỏ coi xấp xỉ - Độ lệch chuẩn 0.971 gần Hình 18 Biểu đồ Scatter Plot 64 Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính: Biểu đồ phân tán Scatter Plot phần dư chuẩn hóa giá trị dự đốn chuẩn hóa giúp dị tìm xem liệu có vi phạm giả định liên hệ tuyến tính hay khơng Giá trị phần dư chuẩn hóa (Standardized Residual) trục hồnh giá trị dự đốn (Predicted Value) trục tung Nếu giả định quan hệ tuyến tính thỏa mãn phần dư phải phân tán ngẫu nhiên vùng xung quanh đường hoành độ (trường hợp biểu diễn phần dư chuẩn hóa Standardized Residual trục hồnh) 4.3 Kết luận chương Thơng qua đánh giá thông số R2, Standard Error of the Estimate biểu đồ Histogram đưa phương án tối ưu nhất: Bảng 11 Bảng so sánh mơ hình đề xuất Model Model Model 0.801 0.812 0.826 1.7721517 1.7364978 1.7016853 0.008251% 0.003383% 0.001402% Sai số max 3.988052% 3.857542% 3.704422% 1.454369% 1.409508% R2 Standard Error of the Estimate Biểu đồ Histogram Sai số Sai số trung bình 1.469886% 65 Qua đây, ta thấy model thỏa mãn tiêu chí đánh giá mơ hình linear regression R2 lớn (0.826), Standard Error of the Estimate nhỏ (1.7016853) biểu đồ Histogram biểu diễn độ phân bố sai số nhỏ hơn, đồng Hơn nữa, thực tế tính tốn sai số thực tế giá trị sai số có giảm đi.Vì vậy, mơ hình xác định trọng tâm thể dựa thông số cân nặng, chiều cao số đo ba vòng thể hồn tồn hồn tồn chấp nhận 66 KẾT LUẬN ĐỀ TÀI Sau trình nghiên cứu tìm hiểu, em chế tạo thiết bị cân nằm nhằm xác định trọng tâm thể xây dựng lên ba mơ hình khác để xác định trọng tâm thông qua số thể Từ đó, rút mơ hình tối ưu xác mơ hình đánh giá trọng tâm thông qua chiều cao, cân nặng số đo ba vịng thể: Trong q trình thực em học cách xây dựng bước để thực đề tài, quy trình xây dựng lên sản phẩm phát xử lý lỗi, tối ưu hóa chương trình Những kết đạt sau: - Thiết kế chế tạo hệ thống cân nằm dễ dàng tháo lắp, sửa chữa - Xây dựng ba mơ hình xác định trọng tâm thông qua số đo thể đưa mơ hình tối ưu xác định trọng tâp thông qua chiều cao, cân nặng số đo ba vịng - Thu thập phân tích lượng liệu thực tế tốt (89 người) Mong mà đề tài mang lại áp dụng vào thực tiễn để có nhiều ứng dụng tốt phục vụ cho người Với tính tính cấp thiết đề tài đời sống, thể thao, y tế em tin tương lai có nhiều đề tài hay, nhiều cơng trình nghiên cứu đề tài sản phẩm đề tài 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Adolphe, J Clerval, K Zbyszko, R Lacombe-Delpech, and B Zagrodny, “Center of Mass of Human’s Body Segments,” Mech Mech Eng., vol 21, no 3, pp 485–497, 2017 [2] A Bakhtiari, F Bahrami, and B N Araabi, “Real time estimation and tracking of human body Center of Mass using 2D video imaging,” 2011 1st Middle East Conf Biomed Eng MECBME 2011, pp 138–141, 2011 [3] J Carpentier, M Benallegue, and J P Laumond, “On the centre of mass motion in human walking,” Int J Autom Comput., vol 14, no 5, pp 542– 551, 2017 [4]https://hypertextbook.com/facts/2006/centerofmass.shtml?fbclid=IwAR3B1Lfwh cAvoSX1ODFcAZ_0KLr 8XQHlVrVt4dmtZtAEehhJ08Byffno8 [5] M Baritz and B Braun, “Virtual instrument for assisted evaluation of body stability for potential sportive persons,” 2017 E-Health Bioeng Conf EHB 2017, pp 563–566, 2017 [6] K E Peyer, M Morris, and W I Sellers, “Subject-specific body segment parameter estimation using 3D photogrammetry with multiple cameras,” PeerJ, vol 3, no July, p e831, 2015 [7] D Nc, “AN INFO-GAP APPROACH TO LINEAR REGRESSION Faculty of Mechanical Engineering Technion — Israel Institute of Technology Haifa 32000 Israel Center for Neuro-engineering,” no 2, pp 800–803, 2006 [8] P Stephen and S Jaganathan, “Linear regression for pattern recognition,” Proceeding IEEE Int Conf Green Comput Commun Electr Eng ICGCCEE 2014, 2014 [9] https://machinelearningmastery.com/simple-linear-regression-tutorial-formachine-learning/ [10] G P Watkins and F H Knight, “Risk Uncertainty and Profit Knight,” Q J Econ., vol 36, no 4, p 682, 1922 68 PHỤ LỤC Bảng số liệu thu thập được: Chiều Cân Trọng STT cao nặng Vòng Vòng Vòng tâm 173 74 94 80 99 94.45 174 65 81 86 64 96.31 161 50 82 70 81 89.76 166 47 78 70 77 93.26 164 48 76 65 86 91.65 158 45 74 62 82 89.2 176 71 89 81 97 100.19 165 59 88 70 93 90.39 165 52 80 64 86 90.7 10 161 55 83 69 87 89.04 11 162 47 87 66 85 89.5 12 157 53 83 73 86 85.83 13 168 57 86 79 89 91.8 14 172 67 87 75 98 95.89 15 167 74 94 87 101 93.46 16 165 53 75 66 87 90.37 17 164 56 83 73 91 88.92 18 164 52 76 76 87 90.59 19 164 46 78 60 79 91.42 20 172 50 73 62 89 92.46 21 164 60 83 80 96 87.8 22 160 52 80 70 89 89.5 23 164 63 89 86 100 88.2 24 173 70 88 79 96 94.1 69 25 163 63 85 81 96 88.7 26 172 67 88 75 97 94.37 27 169 61 87 75 98 93.58 28 175 63 83 75 95 94.84 29 157 55 86 73 90 84.15 30 156 50 80 71 85 85.74 31 176 70 88 84 101 96.67 32 165 65 85 81 99 89.84 33 150 44 78 64 82 80.61 34 166 54 88 75 91 95.58 35 174 64 87 75 99 98.05 36 174 72 94 83 102 100.7 37 169 58 88 76 94 95.59 38 170 63 87 78 99 95.86 39 172 84 99 89 107 96.41 40 174 76 95 86 107 95.42 41 163 48 84 68 89 90.92 42 173 62 86 71 94 92.65 43 157 50 83 70 91 88.44 44 173 59 84 72 91 96.56 45 161 62 94 77 98 91.04 46 179 71 89 79 96 99.6 47 169 51 86 68 88 94.59 48 159 51 89 63 92 86.33 49 160 63 95 86 99 89.07 50 173 73 97 79 103 97.72 51 166 53 83 67 96 94.44 52 163 45 77 63 84 91.36 70 53 180 60 87 71 91 101.03 54 162 53 88 70 89 91.06 55 175 62 85 74 95 96.96 56 169 55 81 69 93 94.33 57 164 46 78 63 89 91.28 58 169 67 94 83 99 95.79 59 164 61 86 75 94 92.313 60 166 66 94 80 100 92.85 61 166 78 97 89 104 92.35 62 170 62 93 75 95 92.15 63 171 64 89 79 95 94.29 64 176 62 90 75 95 97.443 65 166 73 94 83 102 91.523 66 162 46 84 64 89 89.26 67 165 62 88 83 93 93.77 68 172 63 89 84 95 95.1 69 168 62 93 77 95 92.66 70 160 47 86 65 87 86.27 71 174 67 90 86 99 97.33 72 165 56 86 72 89 94.43 73 174 63 95 79 95 96.97 74 174 75 99 85 99 98.9 75 164 46 78 63 84 90.5 76 160 47 77 68 88 86.2 77 172 69 88 80 102 92.8 78 173 75 97 84 103 96.8 79 160 47 78 64 85 90 80 173 51 80 68 90 98.8 71 81 163 75 100 94 100 94 82 171 55 79 72 99 95.87 83 165 48 74 70 85 91 84 165 51 84 64 91 90.9 85 168 66 87 88 100 94.5 86 166 54 84 74 87 93.9 87 165 57 91 70 89 94.6 88 178 58 85 74 88 98.4 89 171 68 89 81 100 96.3 72 ... xác định trọng tâm thể cách đơn giản nhanh chóng đề tài ? ?Thiết kế hệ thống đánh giá trọng tâm dựa số đo thể? ?? đề xuất thực Sau trình thực hiện, đề tài đưa công thức xác định trọng tâm thể sử dụng...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGUYỄN TRUNG KIÊN THIẾT KẾ HỆ THỐNG ĐÁNH GIÁ TRỌNG TÂM DỰA TRÊN CÁC SỐ ĐO CỦA CƠ THỂ Chuyên ngành: Kỹ... giá thành đắt tiền Vì mục tiêu đặt thiết kế hệ thống đánh giá trọng tâm thể thông qua số đo thể Yêu cầu thiết bị mơ hình xác định trọng tâm thể nhanh, xác giá thành rẻ dễ dàng di chuyển phục