Calculate mean of knee angle of five gait cycles

Hello!

I have data from several measurements of the knee angle during the gait cycle. In total there are five cycles per measurement. ~180 values per cycle

I want to cut every single cycle (so that i have five individual cycles), normalize them (so they have all the same length --> 100% of gaitcycle) and then build the mean of the five gait cycles.

Unfortunately, the cycles have not always the same length - so the cycles cannot be cut each time at the same point.

I know how to interpolate the individual steps to the same length and then build the mean, but I don't know how to cut the individual cycles

Do any of you have any idea?

Thank you very much for your time and help.

That's the data on my five gait cycles:

data=[124.99817;125.44993;126.06261;126.62725;126.96901;126.85249;126.72809;
    126.69195;126.89260;127.22283;127.55982;127.89953;128.26324;128.59187;
    128.95186;129.36115;129.83044;130.32272;130.80785;131.28342;131.81282;
    132.28973;132.76274;133.25055;133.73625;134.19824;134.64732;134.97369;
    135.30815;135.60210;135.79669;135.95656;136.03963;136.11223;136.15367;
    136.11076;135.99701;135.86121;135.76257;135.62810;135.54721;135.38263;
    135.15903;134.96083;134.73497;134.62605;134.52530;134.47028;134.38138;
    134.27184;134.15657;134.10222;134.02858;133.89824;133.84692;133.84053;
    133.76653;133.70103;133.62411;133.60797;133.61992;133.63516;133.66196;
    133.70590;133.74820;133.75381;133.71320;133.74275;133.76660;133.65123;
    133.66029;133.70778;133.68716;133.66071;133.60437;133.59258;133.57278;
    133.50835;133.49715;133.47237;133.48972;133.53731;133.59171;133.67665;
    133.70338;133.75362;133.89154;133.96317;134.03842;134.16014;134.24319;
    134.33476;134.44508;134.53380;134.58372;134.65015;134.75896;134.87216;
    134.94426;134.98097;134.99345;135.02110;135.00018;134.95076;134.87413;
    134.78697;134.68819;134.62303;134.58749;134.56696;134.55292;134.56393;
    134.61618;134.66792;134.76239;134.88028;135.04218;135.17238;135.29564;
    135.45009;135.67938;135.89819;136.10713;136.32283;136.58997;136.86868;
    137.21709;137.62187;138.10571;138.59393;139.11688;139.63310;140.15898;
    140.72815;141.30266;141.85272;142.43054;142.95781;143.50130;144.08847;
    144.71780;145.32870;145.95663;146.69441;147.41127;148.16206;148.98457;
    149.75009;150.54201;151.36317;152.13293;153.05898;154.01634;154.92853;
    155.87764;156.88843;157.95302;159.11295;160.08955;161.12122;162.16560;
    163.20300;164.36931;165.55487;166.72325;167.80928;168.70201;169.48195;
    169.97348;170.28299;170.27986;170.09444;169.67587;169.05217;168.22192;
    167.25731;166.15141;164.81514;163.47154;162.13141;160.69984;159.23482;
    157.67216;156.07195;154.42888;152.78877;151.16782;149.50601;147.81693;
    146.15294;144.44127;142.65376;140.81471;139.06935;137.35918;135.59683;
    133.83691;132.33099;130.87271;129.46317;128.09465;126.81647;125.63887;
    124.65022;123.81573;123.14413;122.64118;122.32346;122.10559;122.07442;
    122.22430;122.45194;122.85918;123.44131;124.02830;124.61389;125.00122;
    125.05925;124.85418;124.46637;124.07992;123.88861;123.85097;123.93670;
    123.96120;123.95282;123.97343;124.11148;124.32552;124.54559;124.83865;
    125.22063;125.54175;125.87177;126.20709;126.55631;126.87137;127.16113;
    127.44092;127.73185;128.00993;128.31226;128.65787;128.96811;129.24776;
    129.55728;129.87003;130.08827;130.36523;130.71680;131.00166;131.24236;
    131.46919;131.64348;131.76424;131.93092;132.06656;132.15245;132.19588;
    132.25740;132.32443;132.40831;132.42250;132.46683;132.46568;132.40089;
    132.34068;132.29750;132.32466;132.35327;132.31035;132.34901;132.42609;
    132.45271;132.49065;132.47116;132.50572;132.51559;132.51099;132.49043;
    132.43170;132.46190;132.46539;132.37508;132.33028;132.28004;132.27098;
    132.25681;132.25407;132.34042;132.39403;132.45688;132.57651;132.69740;
    132.82265;132.95813;133.09602;133.23376;133.39023;133.56679;133.72878;
    133.92934;134.16771;134.43689;134.72188;134.98418;135.23294;135.48976;
    135.79704;136.13351;136.49213;136.86421;137.29250;137.73491;138.17662;
    138.62376;139.06766;139.51675;139.91980;140.25529;140.56830;140.79893;
    141.01236;141.22128;141.35675;141.51727;141.64064;141.76199;141.94038;
    142.17627;142.44501;142.68896;143.05449;143.46280;143.92786;144.49483;
    145.02371;145.72649;146.44235;147.15016;147.96085;148.83711;149.79315;
    150.82260;151.99513;153.34990;154.79089;156.38783;158.03859;159.65599;
    161.30437;162.93834;164.61555;166.26308;167.82495;169.36635;170.70108;
    171.75485;172.39461;172.89111;173.16769;173.21422;173.07526;172.79945;
    172.36020;171.83647;171.00429;170.07550;169.09735;167.99759;166.70959;
    165.40564;163.97945;162.55618;161.02481;159.52698;157.98874;156.38364;
    154.81972;153.24825;151.58095;149.83214;148.15935;146.55249;144.98900;
    143.41968;141.73329;140.09732;138.58517;137.05586;135.75316;134.52180;
    133.44083;132.41402;131.60510;130.88834;130.20195;129.75612;129.45197;
    129.28415;129.26332;129.39752;129.68126;130.08858;130.56349;130.90590;
    131.04483;130.90099;130.33847;129.73270;129.19740;128.95149;129.09790;
    129.14040;129.10512;129.04834;129.13771;129.27997;129.48851;129.79335;
    130.09686;130.39589;130.68843;130.97693;131.26811;131.57152;131.86830;
    132.09154;132.35466;132.56923;132.72498;132.94321;133.16740;133.42619;
    133.66284;133.82365;133.99091;134.11836;134.28748;134.42261;134.55771;
    134.73842;134.93713;135.18506;135.38768;135.64326;135.92937;136.15656;
    136.46806;136.79938;137.03496;137.36909;137.65419;137.93594;138.21959;
    138.60770;138.97072;139.35329;139.72102;140.14543;140.55531;141.02390;
    141.43494;141.82668;142.19629;142.59653;142.85011;143.03168;143.32486;
    143.52815;143.76961;144.01082;144.19185;144.39449;144.53922;144.69647;
    144.86629;145.01250;145.04204;145.12076;145.24017;145.34213;145.45023;
    145.50775;145.59097;145.65222;145.59026;145.66406;145.73634;145.80937;
    145.81956;145.77208;145.79248;145.76910;145.73282;145.68025;145.68544;
    145.62820;145.64714;145.60423;145.48003;145.37248;145.21844;145.01901;
    144.79689;144.60542;144.22134;143.96759;143.52075;143.17133;142.91971;
    142.58069;142.28276;142.06519;141.90004;141.71875;141.69376;141.64677;
    141.62756;141.70683;141.84711;142.03343;142.28610;142.62714;143.21758;
    143.79297;144.40396;145.11491;145.93211;146.80414;147.74127;148.69298;
    149.64558;150.61699;151.61841;152.53839;153.51004;154.47743;155.41910;
    156.32333;157.19876;158.06021;159.08804;159.96405;160.96967;162.13670;
    163.21623;164.30124;165.41092;166.47742;167.45651;168.52711;169.59766;
    170.67180;171.75299;172.76213;173.86163;174.97180;175.90460;176.65994;
    177.41684;178.12601;178.41010;178.53926;178.48627;178.19626;177.72772;
    177.10944;176.31870;175.39470;174.36212;173.12283;171.83644;170.48656;
    168.96025;167.42047;165.92476;164.27565;162.79071;161.33211;159.89436;
    158.43861;157.07004;155.74797;154.45961;153.19188;151.97438;150.76315;
    149.54875;148.23505;146.96049;145.71353;144.42123;143.04866;141.74196;
    140.43350;139.13840;137.91641;136.74336;135.71564;134.84538;134.01765;
    133.32008;132.76776;132.30983;132.04471;131.94012;131.99870;132.34598;
    132.64581;132.78590;132.64287;132.31909;132.22691;132.27940;132.49094;
    132.64729;132.73888;132.81807;132.84274;132.90169;132.91747;132.97343;
    133.10759;133.30893;133.45219;133.60944;133.89868;134.16074;134.45692;
    134.81540;135.19066;135.51741;135.82928;136.12627;136.54460;136.80800;
    136.98325;137.03693;137.16978;137.28795;137.37122;137.42888;137.47865;
    137.49600;137.50551;137.51070;137.29620;137.16899;136.91975;136.81377;
    136.62779;136.53610;136.40565;136.33101;136.31525;136.30087;136.23541;
    136.19826;136.13870;136.13022;136.04698;136.03630;135.91847;135.87877;
    135.90417;135.83749;135.80508;135.74435;135.76405;135.73199;135.75412;
    135.70555;135.68596;135.77397;135.61430;135.77303;135.74576;135.73776;
    135.75221;135.75671;135.79434;135.89697;135.86504;135.92799;135.91591;
    135.91226;135.99417;136.02866;136.00732;136.08885;136.18201;136.24796;
    136.27731;136.35336;136.40948;136.46457;136.52681;136.57930;136.62938;
    136.59055;136.60092;136.68431;136.77284;136.77115;136.79378;136.86859;
    136.98819;137.05811;137.04242;137.12929;137.12093;137.12770;137.17000;
    137.20023;137.10353;137.00734;136.95641;136.98216;136.96069;137.02959;
    137.10497;137.17201;137.23619;137.39102;137.56621;137.77505;138.04976;
    138.31102;138.58725;138.93021;139.31406;139.75050;140.25165;140.82047;
    141.49631;142.21817;143.03175;143.99126;144.99312;146.04453;147.21443;
    148.52499;149.77814;151.10159;152.50580;153.81236;155.16478;156.46445;
    157.74059;158.92918;160.04855;161.15234;162.20506;163.24364;164.16209;
    164.76494;165.11513;165.37529;165.48074;165.29167;164.89801;164.32074;
    163.55894;162.67416;161.75003;160.72258;159.68100;158.49974;157.11479;
    155.84369;154.50883;153.11766;151.66078;150.25752;148.90375;147.41850;
    145.89998;144.27379;142.77472;141.24666;139.62857;138.09290;136.43884;
    134.90503;133.43559;131.90025;130.35690;128.86279;127.44368;126.07414;
    124.79926;123.61330;122.67424;121.83175;121.18526;120.58865;120.23268;
    120.06229;120.05629;120.31679;120.82523;121.50742;122.39161;123.19366;
    123.61041;123.73112;123.67705;123.88772;124.38536;125.07375;125.80409;
    126.42697;127.02280;127.67799;128.36523;129.22658;130.05867;130.86407;
    131.80820;132.57231;133.34174;134.14119;134.90015;135.67336;136.47302;
    137.27623;137.97572;138.65331;139.24323;139.65894;140.13870;140.56520;
    140.97313;141.34880;141.63300;141.92700;142.20026;142.59767;142.71971;
    142.88864;143.01534;143.19189;143.18916;143.24950;143.36908;143.50076;
    143.65715;143.86421;144.15274;144.22876;144.32590;144.43100;144.53232;
    144.57669;144.61053;144.61230;144.56575;144.50832;144.42805;144.31094;
    144.34807;144.25389;144.14720;144.05511;143.87651;143.73311;143.49637;
    143.22446;142.99590;142.82669;142.52460;142.14218;141.81837;141.64259;
    141.42294;141.05746;140.71002;140.38521;140.09749;139.84602;139.60571;
    139.40028;139.23015;139.06396;138.85544;138.72006;138.57205;138.47562;
    138.40227;138.35037;138.29012;138.27599;138.30661;138.30127;138.24931;
    138.25011;138.26041;138.26566;138.28644;138.27147;138.21774;138.17471;
    138.19958;138.17760;138.22971;138.27296;138.35014;138.44640;138.57253;
    138.75081;138.92026;139.10825;139.32359;139.54901;139.78569;140.03053;
    140.27011;140.57294;140.90338;141.20415;141.50764;141.83484;142.18817;
    142.61624;143.08794;143.55675;144.18497;144.87326;145.60712;146.43872;
    147.32645;148.25352;149.27745;150.38327;151.45575;152.57430;153.74020;
    154.98753;156.21342;157.48267;158.84148;160.14157;161.46687;162.84830;
    164.18254;165.52031;166.80855;168.05623;169.20935;170.37492;171.48293;
    172.62267;173.87881;175.24477;176.46986;177.61961;178.58765;179.37193;
    179.94066;179.81339;179.80417;179.89532;179.48451;178.98355;178.22755;
    177.30434;176.39876;175.39082;174.33040;173.00255;171.59505;170.15781;
    168.54985;166.97305;165.49492;163.95877;162.38940;160.73878;159.11427;
    157.53674;155.86848;154.15044;152.43355;150.80977;149.25214;147.67407;
    146.10385;144.71066;143.37317;142.07542;140.75102;139.68475;138.69826;
    137.86400;137.16698;136.68741;136.31259;135.92912;135.92822];

[darova]

Can you please attach your data in separate file?

It's a bit annoying to see so many rows

[Rik]

What is your question? How to split the data into 5 parts? Or how to resample your data to force it to 200 elements each?

@Darova, I have edited the question now. I would consider this number of lines just acceptable. I agree the original post with 1000 lines is greatly reducing the readability of the question.

[darova]

Would it be wrong?

[Paul Himsl]

Yes, my question is "how can I divide the data into 5 parts"?

The only problem is that these 5 parts are not the same size.

The knee angle during the gait cycle looks like this: https://me.queensu.ca/People/Deluzio/DataAnalysis.html

And 5 of them are in the data which I have written into the question.

How can I split the them?

[Rik]

The splitting seems to work reasonably well if you just select blocks of 200. Otherwise you could look in how to find local minima.

[darova]

I'd split it this way:

A = load('data.txt');
A = reshape(A,[],5);
plot(A) 

Answer 1

[Star Strider]

Two options, both using findpeaks:

[pks,locs] = findpeaks(data, 'MinPeakHeight',160, 'MinPeakDistance',100);        % Peaks

figure
plot(data)
hold on
plot(locs, pks, '+r')
hold off
grid

[npks,nlocs] = findpeaks(-data, 'MinPeakHeight',-135, 'MinPeakDistance',100);   % Valleys

figure
plot(data)
hold on
plot(nlocs, -npks, '+r')
hold off
grid

Experiment to get the result you want.

[Paul Himsl]

Yes! Great!

that's what i needed, i didn't think of such a solution

Thanks to all of you for your suggestions.