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题名低成本惯性传感器的信号增强与手势识别
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作者
杨森乔
王一峰
赵毅
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机构
哈尔滨工业大学(深圳)理学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1201-1209,共9页
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基金
广东省自然科学基金项目(2021A1515011594)。
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文摘
针对低成本惯性传感器中普遍存在的严重随机误差,提出了一种三阶段信号增强策略,通过复杂网络确定性指标,首次实现了对IMU信号随机性的量化,进而利用经验模态分解、小波变换对随机误差进行有效控制。进一步,首次在IMU运动识别任务中将时频特征与复杂网络拓扑特征相结合,在不同用户运动习惯各异和IMU型号多样且成本低廉的情况下,将62种三维手势动作的识别精度提升至92.4%。此外,对比了多种机器学习与深度学习模型在手势识别任务上的精度,进一步论证了复杂网络拓扑特征在运动状态识别、时间序列分析领域的重要价值。
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关键词
惯性传感器
手势识别
复杂网络
信号增强
确定性
随机误差
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Keywords
inertial sensor
gesture recognition
complex network
signal enhancement
deterministic
random error
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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