DémarcheLa démarche est le motif du mouvement des membres des animaux pendant leur déplacement. La plupart des animaux utilisent différents types de démarches en fonction de la vitesse, du terrain, des besoins de manœuvrer et de l'efficacité énergétique. Les diagrammes de démarche de Milton Hildebrand sont généralement utilisés par les physiologistes dans l'étude de la locomotion. Il existe différents dispositifs permettant d'étudier les démarches. Parmi les plus anciens on peut citer le fusil photographique d'Étienne-Jules Marey en 1872, puis par Eadweard Muybridge en 1878.
FouléeLa foulée désigne l'enjambée lors de la course à pied. La première phase est un appui au sol de l'un des pieds Elle débute par la réception, généralement sur le talon, en avant du centre de gravité du coureur ; la réception amortit le choc entre le pied et le sol, l'amorti est en partie produit par la flexion du genou à laquelle s'oppose le quadriceps en contraction excentrique.
Marche à piedLa marche est un mode de locomotion naturel chez l'homme. Elle consiste en un déplacement en appui alternatif sur les pieds, en position debout et en ayant toujours au moins un point d'appui en contact avec le sol, sinon il s'agit de course. C'est un des principaux modes de déplacement, qui fait partie des modes dits « fatigants », « doux » ou « actifs », comme des moyens de transport tels que la bicyclette, la trottinette ou le patinage à roulettes, par opposition aux modes de transport motorisés parfois dits « passifs ».
Analyse en composantes principalesL'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées « composantes principales » ou axes principaux.
Analyse en composantes indépendantesL'analyse en composantes indépendantes (en anglais, independent component analysis ou ICA) est une méthode d'analyse des données (voir aussi Exploration de données) qui relève des statistiques, des réseaux de neurones et du traitement du signal. Elle est notoirement et historiquement connue en tant que méthode de séparation aveugle de source mais a par suite été appliquée à divers problèmes. Les contributions principales ont été rassemblées dans un ouvrage édité en 2010 par P.Comon et C.Jutten.
Paramètres SLes paramètres S (de l'anglais Scattering parameters), coefficients de diffraction ou de répartition sont utilisés en hyperfréquences, en électricité ou en électronique pour décrire le comportement électrique de réseaux électriques linéaires en fonction des signaux d'entrée. Ces paramètres font partie d'une famille de formalismes similaires, utilisés en électronique, en physique ou en optique : les paramètres Y, les paramètres Z, les paramètres H, les paramètres T ou les paramètres ABCD.
Impedance parametersImpedance parameters or Z-parameters (the elements of an impedance matrix or Z-matrix) are properties used in electrical engineering, electronic engineering, and communication systems engineering to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. They are members of a family of similar parameters used in electronic engineering, other examples being: S-parameters, Y-parameters, H-parameters, T-parameters or ABCD-parameters.
Kernel principal component analysisIn the field of multivariate statistics, kernel principal component analysis (kernel PCA) is an extension of principal component analysis (PCA) using techniques of kernel methods. Using a kernel, the originally linear operations of PCA are performed in a reproducing kernel Hilbert space. Recall that conventional PCA operates on zero-centered data; that is, where is one of the multivariate observations.
Admittance parametersAdmittance parameters or Y-parameters (the elements of an admittance matrix or Y-matrix) are properties used in many areas of electrical engineering, such as power, electronics, and telecommunications. These parameters are used to describe the electrical behavior of linear electrical networks. They are also used to describe the small-signal (linearized) response of non-linear networks. Y parameters are also known as short circuited admittance parameters.
Intraclass correlationIn statistics, the intraclass correlation, or the intraclass correlation coefficient (ICC), is a descriptive statistic that can be used when quantitative measurements are made on units that are organized into groups. It describes how strongly units in the same group resemble each other. While it is viewed as a type of correlation, unlike most other correlation measures, it operates on data structured as groups rather than data structured as paired observations.
