基于可穿戴传感器的人体行为识别研究

发布时间：2021-04-26 23:44

　　随着微电子机械系统的不断发展,基于可穿戴传感器的人体行为识别系统在健康管理、医疗救助、运动分析、军事和工业等各领域都有着非常重要的应用。针对加速度传感器数据存在较大噪声、陀螺仪传感器存在累计误差等问题,本文以惯性导航系统中方位角信息为切入点,深入研究方位角信息对于人体行为识别系统提高准确度的实用价值。本文研究的主要内容包括:针对三轴加速度传感器存在系统噪声的问题,提出将方位角信息作为一个新的特征群运用到人体行为识别系统中。目前大部分研究是基于三轴加速度数据的人体行为分类,只有极少部分用到了方位角信息。本文较早地将方位角信息作为一个新的特征群运用于人体行为识别系统,并综合评估该特征群对此系统性能的价值。针对三轴陀螺仪传感器长期测量存在累计误差的问题,提出了基于互补滤波和卡尔曼滤波相结合的方位角求解算法。提出用三轴陀螺仪数据估计方位角,三轴加速度、磁力数据进行纠正的方位角求解算法。通过结果对比可以看出,该算法成功改进了方位角的精度,为后续获得精确的方位角特征提供了保障。针对人体行为识别系统识别精度不高计算复杂的问题,在获得准确方位角信息后,本文对不同行为的方位信息进行时域、频域和时频特征提... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 行为识别的研究现状
    1.3 研究问题
    1.4 研究内容与章节安排
第二章 相关基础知识
    2.1 行为识别数据采集方式
    2.2 行为识别数据预处理技术
    2.3 方位角算法介绍
    2.4 特征提取与特征选择
    2.5 分类算法
    2.6 本章小结
第三章 基于传感器数据的方位角融合算法
    3.1 传感器数据的采集
        3.1.1 设备佩戴位置的选择
        3.1.2 数据采集的频率
        3.1.3 传感器数据采集
    3.2 原始数据预处理
        3.2.1 数据校正与滤波
        3.2.2 数据分割
    3.3 方位角算法实现
        3.3.1 三维坐标系统简介
        3.3.2 坐标系转换
        3.3.3 方位角求解
    3.4 结果比较与分析
    3.5 本章小结
第四章 基于方位角信息的人体行为识别
    4.1 特征提取
        4.1.1 线性特征提取的方法
        4.1.2 基于方位角的几个典型的特征值
    4.2 特征选择
        4.2.1 特征选择的常用方法
        4.2.2 采用最大相关最小冗余进行特征选择
    4.3 分类识别与结果分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 本文总结
    5.2 工作展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文与申请的专利
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢



本文编号：3162345