發(fā)布時(shí)間：2021-04-26 23:44

　　隨著微電子機(jī)械系統(tǒng)的不斷發(fā)展,基于可穿戴傳感器的人體行為識(shí)別系統(tǒng)在健康管理、醫(yī)療救助、運(yùn)動(dòng)分析、軍事和工業(yè)等各領(lǐng)域都有著非常重要的應(yīng)用。針對加速度傳感器數(shù)據(jù)存在較大噪聲、陀螺儀傳感器存在累計(jì)誤差等問題,本文以慣性導(dǎo)航系統(tǒng)中方位角信息為切入點(diǎn),深入研究方位角信息對于人體行為識(shí)別系統(tǒng)提高準(zhǔn)確度的實(shí)用價(jià)值。本文研究的主要內(nèi)容包括:針對三軸加速度傳感器存在系統(tǒng)噪聲的問題,提出將方位角信息作為一個(gè)新的特征群運(yùn)用到人體行為識(shí)別系統(tǒng)中。目前大部分研究是基于三軸加速度數(shù)據(jù)的人體行為分類,只有極少部分用到了方位角信息。本文較早地將方位角信息作為一個(gè)新的特征群運(yùn)用于人體行為識(shí)別系統(tǒng),并綜合評估該特征群對此系統(tǒng)性能的價(jià)值。針對三軸陀螺儀傳感器長期測量存在累計(jì)誤差的問題,提出了基于互補(bǔ)濾波和卡爾曼濾波相結(jié)合的方位角求解算法。提出用三軸陀螺儀數(shù)據(jù)估計(jì)方位角,三軸加速度、磁力數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正的方位角求解算法。通過結(jié)果對比可以看出,該算法成功改進(jìn)了方位角的精度,為后續(xù)獲得精確的方位角特征提供了保障。針對人體行為識(shí)別系統(tǒng)識(shí)別精度不高計(jì)算復(fù)雜的問題,在獲得準(zhǔn)確方位角信息后,本文對不同行為的方位信息進(jìn)行時(shí)域、頻域和時(shí)頻特征提... 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專用術(shù)語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 行為識(shí)別的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究問題
    1.4 研究內(nèi)容與章節(jié)安排
第二章 相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 行為識(shí)別數(shù)據(jù)采集方式
    2.2 行為識(shí)別數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)
    2.3 方位角算法介紹
    2.4 特征提取與特征選擇
    2.5 分類算法
    2.6 本章小結(jié)
第三章 基于傳感器數(shù)據(jù)的方位角融合算法
    3.1 傳感器數(shù)據(jù)的采集
        3.1.1 設(shè)備佩戴位置的選擇
        3.1.2 數(shù)據(jù)采集的頻率
        3.1.3 傳感器數(shù)據(jù)采集
    3.2 原始數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)校正與濾波
        3.2.2 數(shù)據(jù)分割
    3.3 方位角算法實(shí)現(xiàn)
        3.3.1 三維坐標(biāo)系統(tǒng)簡介
        3.3.2 坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換
        3.3.3 方位角求解
    3.4 結(jié)果比較與分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于方位角信息的人體行為識(shí)別
    4.1 特征提取
        4.1.1 線性特征提取的方法
        4.1.2 基于方位角的幾個(gè)典型的特征值
    4.2 特征選擇
        4.2.1 特征選擇的常用方法
        4.2.2 采用最大相關(guān)最小冗余進(jìn)行特征選擇
    4.3 分類識(shí)別與結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文總結(jié)
    5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文與申請的專利
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝



本文編號：3162345