本文關(guān)鍵詞：座椅接觸面壓力場分布與坐姿識(shí)別的研究

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【摘要】：座椅已成為人們?nèi)粘Ｉ钏讲豢扇鄙俚墓ぞ�。隨著人們工作時(shí)間的增加,人們保持坐姿的時(shí)間越來越長。因此,對于研究坐姿的分類識(shí)別已成為人們研究的重點(diǎn)。本文采用基于傳感器技術(shù)采集坐姿信息,通過數(shù)據(jù)處理的方法對坐姿進(jìn)行識(shí)別。本文主要對人體-座椅面接觸壓力的測量進(jìn)行介紹,并且闡述了傳感器的布置位置。對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)時(shí)存儲(chǔ),以便數(shù)據(jù)可以適用于后續(xù)的分析。在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用時(shí)域分析和頻域分析對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。時(shí)域分析主要包括計(jì)算數(shù)據(jù)的均值、方差、零點(diǎn)穿越,以此來比較采集到的壓力數(shù)據(jù)以及坐姿信息。并且對不同坐姿進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn),通過提取其時(shí)域特征來區(qū)分不同坐姿。但有時(shí)不同坐姿的時(shí)域特征依然有重疊的部分。因此,在時(shí)域分析的基礎(chǔ)上對接觸面的壓力進(jìn)行頻域分析。其主要方法是應(yīng)用快速傅立葉變化對接觸面壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行處理來比較區(qū)分坐姿。時(shí)域分析以及頻域分析可以區(qū)分坐姿,但識(shí)別率仍然存在較大的誤差。本文應(yīng)用支持向量機(jī)算法對實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行訓(xùn)練,利用提取的時(shí)域特征以及頻域特征對不同坐姿進(jìn)行區(qū)分。以此來提高識(shí)別率,減小錯(cuò)誤識(shí)別對使用者帶來的危害。通過不同實(shí)驗(yàn)者的數(shù)據(jù)采集,提取其相應(yīng)的時(shí)域特征以及頻域特征,完成對支持向量機(jī)的樣本訓(xùn)練工作。并且使用樣本的時(shí)域特征和頻域特征分別對分類器進(jìn)行訓(xùn)練,比較不同特征值訓(xùn)練樣本的結(jié)果。分析不同特征值訓(xùn)練樣本的分類結(jié)果有無差別的原因。最后結(jié)合分類結(jié)果不同的原因再次進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證分類結(jié)果的正確性。
【關(guān)鍵詞】：座椅接觸面壓力場 時(shí)域分析 快速傅立葉變換 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-14
• 1.3 課題來源及主要研究內(nèi)容14-16
• 第2章 座椅接觸面壓力場測量系統(tǒng)的設(shè)計(jì)16-27
• 2.1 系統(tǒng)總體方案的設(shè)計(jì)16-17
• 2.2 系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)17-22
• 2.2.1 數(shù)據(jù)采集單元的設(shè)計(jì)17-19
• 2.2.2 坐姿識(shí)別單元的設(shè)計(jì)19-20
• 2.2.3 壓力檢測單元的設(shè)計(jì)20-22
• 2.3 系統(tǒng)具體實(shí)現(xiàn)22-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 人體坐姿特征提取以及實(shí)驗(yàn)分析27-53
• 3.1 人體坐姿的分類27-28
• 3.2 人體坐姿的檢測算法28-30
• 3.2.1 基于時(shí)域分析的人體坐姿識(shí)別方法28-29
• 3.2.2 基于頻域分析的人體坐姿識(shí)別方法29-30
• 3.3 人體坐姿的時(shí)域特征30-49
• 3.3.1 正坐坐姿的時(shí)域特征30-33
• 3.3.2 前傾斜坐姿的時(shí)域特征33-38
• 3.3.3 后傾斜坐姿的時(shí)域特征38-42
• 3.3.4 抬腿坐姿的時(shí)域特征42-49
• 3.4 人體坐姿的頻域特征49-52
• 3.5 本章小結(jié)52-53
• 第4章 基于支持向量機(jī)的坐姿識(shí)別53-60
• 4.1 支持向量機(jī)的基本原理53-56
• 4.1.1 線性情況下的最優(yōu)分類面53-54
• 4.1.2 高維空間的分類面54-55
• 4.1.3 支持向量機(jī)的核函數(shù)55-56
• 4.2 多類支持向量機(jī)算法56-57
• 4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果與分析57-59
• 4.4 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文65-66
• 致謝66

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