步态识别的小波去噪质量评价方法

发布时间：2018-05-16 22:12

  本文选题：步态 + 步态识别　； 参考：《沈阳工业大学学报》2017年01期

【摘要】：针对步态加速度信号由于采集信号包含大量尖峰或突变等高频噪声,导致在步态分析、周期划分和特征提取方面存在困难的问题,提出了一种利用小波去噪质量评价来对加速度信号小波去噪的最优参数进行选择的新方法.根据质量评价指标的几何和物理意义,使用评价指标值来指导小波去噪最优小波分解与重构层数的参数选择.当评价指标值取最小值时,其对应分解层数为最优分解层数,采用的小波基函数为最优小波基函数.结果表明,本文方法在步态识别领域可以为步态信号小波去噪选择最优小波基函数和分解层数提供理论依据.
[Abstract]:Because gait acceleration signal contains a lot of high frequency noise such as spike or sudden change, there are some difficulties in gait analysis, period division and feature extraction. A new method for selecting the optimal parameters of wavelet de-noising for acceleration signal is proposed by using wavelet denoising quality evaluation. According to the geometric and physical meaning of the quality evaluation index, the evaluation index value is used to guide the parameter selection of wavelet denoising optimal wavelet decomposition and reconstruction layer number. When the index value is minimum, the corresponding decomposition layer number is the optimal decomposition layer number, and the wavelet basis function is the optimal wavelet basis function. The results show that the proposed method can provide a theoretical basis for the wavelet denoising of gait signals to select the optimal wavelet basis function and the number of decomposition layers in the field of gait recognition.
【作者单位】： 沈阳工业大学信息科学与工程学院;沈阳大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61372154)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1898625