隨著微電子機械系統的不斷發(fā)展,基于可穿戴傳感器的人體行為識別系統在健康管理、醫(yī)療救助、運動分析、軍事和工業(yè)等各領域都有著非常重要的應用。針對加速度傳感器數據存在較大噪聲、陀螺儀傳感器存在累計誤差等問題,本文以慣性導航系統中方位角信息為切入點,深入研究方位角信息對于人體行為識別系統提高準確度的實用價值。本文研究的主要內容包括:針對三軸加速度傳感器存在系統噪聲的問題,提出將方位角信息作為一個新的特征群運用到人體行為識別系統中。目前大部分研究是基于三軸加速度數據的人體行為分類,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新的特征群運用于人體行為識別系統,并綜合評估該特征群對此系統性能的價值。針對三軸陀螺儀傳感器長期測量存在累計誤差的問題,提出了基于互補濾波和卡爾曼濾波相結合的方位角求解算法。提出用三軸陀螺儀數據估計方位角,三軸加速度、磁力數據進行糾正的方位角求解算法。通過結果對比可以看出,該算法成功改進了方位角的精度,為后續(xù)獲得精確的方位角特征提供了保障。針對人體行為識別系統識別精度不高計算復雜的問題,在獲得準確方位角信息后,本文對不同行為的方位信息進行時域、頻域和時頻特征提... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專用術語注釋表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 行為識別的研究現狀
    1.3 研究問題
    1.4 研究內容與章節(jié)安排
第二章 相關基礎知識
    2.1 行為識別數據采集方式
    2.2 行為識別數據預處理技術
    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
第三章 基于傳感器數據的方位角融合算法
    3.1 傳感器數據的采集
        3.1.1 設備佩戴位置的選擇
        3.1.2 數據采集的頻率
        3.1.3 傳感器數據采集
    3.2 原始數據預處理
        3.2.1 數據校正與濾波
        3.2.2 數據分割
    3.3 方位角算法實現
        3.3.1 三維坐標系統簡介
        3.3.2 坐標系轉換
        3.3.3 方位角求解
    3.4 結果比較與分析
    3.5 本章小結
第四章 基于方位角信息的人體行為識別
    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 采用最大相關最小冗余進行特征選擇
    4.3 分類識別與結果分析
    4.4 本章小結
第五章 總結與展望
    5.1 本文總結
    5.2 工作展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學位期間撰寫的論文與申請的專利
附錄2 攻讀碩士學位期間參加的科研項目
致謝



本文編號：3162345