利用GRNN和PNN对运动姿态的识别研究

提出了一种利用由MPU6050和CC2541组合的开发板,运用GRNN和PNN实现运动姿态的识别。MPU6050测出三轴加速度的原始数据,CC2541用来采集三轴加速度数据,并通过串口传输到上位机MATLAB端,对原始数据主要的处理方法是通过MATLAB进行小波变换,滤除噪声,得到三轴加速度数据主体部分,并在上位机端编写了提取特征点,特征点在时域和频域各取三个,共有六个特征点,进行运动姿态的识别判断。在特征点的选用上利用算法比较了不同的特征点的组合,得到一个最优结果。在上位机端编写GRNN和PNN的程序,可以运行出准确度,运行时间,得到GRNN的准确度为90.1%,PNN的准确度为91.6%,运行时间均在1秒以下。

基于蓝牙芯片CC2541的计步器设计

为了实现穿戴式计步器准确计算步伐,本论文设计了一种基于蓝牙芯片CC2541和六轴传感器MPU6050的电子计步器系统。在开发过程中,自主设计了一个简易的电子计步器系统开发板,实现了运动姿态的检测,加速度数据处理和步数在蓝牙设备终端显示。实验结果表明:在走100步时,具有较可靠的稳定性及准确性。该电子计步器可设计为15mm×15mm的小体积仪器,且结构简单、功耗低、抗振动冲击能力强,能够满足较高精度的计步测量要求。