强鲁棒性的可穿戴传感器的人体动作识别方法

发布时间：2018-04-24 23:43

  本文选题：快速傅里叶变换 + 自组织神经网络　； 参考：《计算机工程与应用》2017年04期

【摘要】：为了降低可穿戴传感器在传感器移位时对动作识别率的影响,对可穿戴传感器的动作识别进行了研究。采用高精度传感器采集不同部位的输出信号,根据运动的周期特点对输出信号进行去噪和快速傅里叶变换,将其转化为频域信号。再使用主成分分析法提取综合指标,并对自组织神经网络进行训练,实现动作识别。最差情况下识别准确率可达到92.0%,较好情况下甚至可达到97.5%,传感器移位情况下的识别率甚至更高。
[Abstract]:In order to reduce the influence of wearable sensor on the recognition rate of motion when the sensor is shifted, the motion recognition of wearable sensor is studied. The output signals of different parts are collected by high precision sensors. According to the periodic characteristics of motion, the output signals are de-noised and transformed into frequency-domain signals by fast Fourier transform (FFT). Then principal component analysis (PCA) is used to extract the synthetic index and to train the self-organizing neural network to realize the recognition of movement. The recognition accuracy can reach 92.0 in the worst case and 97.5 in the better case, and the recognition rate is even higher in the case of sensor shift.
【作者单位】： 重庆大学软件学院;信息物理社会-可信服务计算教育部重点实验室;重庆大学通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61103114)
【分类号】：TP391.41;TP212

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本文编号：1798828