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摘要：本文提出了一种解决方案，以支持现有和未来的运动康复应用。所提出的方法结合了基于人机交互的运动疗法的优势以及智能决策系统的认知特性。通过这种解决方案，治疗可以完全适应患者和病情的需求，同时保持患者的成功感，从而激励他们。在我们现代数字时代，人机交互界面的发展与用户需求的增长同步。现有技术存在局限性，这可能会降低现代输入设备（如 Kinect 传感器或任何其他类似传感器）的有效性。本文介绍了多种新开发和改进的方法，旨在克服这些局限性。这些方法可以使运动模式识别完全适应用户的技能。主要目标是将该方法应用于运动康复，其中主管、治疗师可以通过基于距离矢量的手势识别（DVGR）、基于参考距离的同步/异步运动识别（RDSMR/RDAMR）和实时自适应运动模式分类（RAMPC）方法来个性化康复练习。
物理康复中的运动模式识别
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