近年来,随着微电子技术和计算技术的发展以及智能手机和穿戴设备的普及,生物信号处理以及模式识别成为工程领域的热门话题.由于中国人口老龄化,适宜的身体锻炼和健康医疗已经成为社会关注的热点.计步器作为一种运动检测设备进入到人们...近年来,随着微电子技术和计算技术的发展以及智能手机和穿戴设备的普及,生物信号处理以及模式识别成为工程领域的热门话题.由于中国人口老龄化,适宜的身体锻炼和健康医疗已经成为社会关注的热点.计步器作为一种运动检测设备进入到人们生活中,同时智能手机上有计步功能的应用软件得到普及,但是目前的计步算法不能很好地去除人们生活中产生的噪声,影响计步精度,该文提出了一种高精度计步方法,目标是去除计步算法中的噪声,减少其他因素对计步的影响.该计步方法基于智能手机中加速度传感器的三维离散信号,对三维信号进行分析,提取信号中的特征,最终高精度地统计人行走的步数.该文首先对加速度传感器三维信号的选取进行了讨论,采取平滑滤波算法对信号进行去噪,接着提取信号中的特征并使用M5算法对信号进行分类,最终对有效信号采取动态时间归整(Dynamic Time Warping,DTW)算法进行计步.该文最后对此计步方法的精度和抗干扰能力进行评测,证明该方法在统计步数上具有较高的精度和抗干扰能力.展开更多
文摘近年来,随着微电子技术和计算技术的发展以及智能手机和穿戴设备的普及,生物信号处理以及模式识别成为工程领域的热门话题.由于中国人口老龄化,适宜的身体锻炼和健康医疗已经成为社会关注的热点.计步器作为一种运动检测设备进入到人们生活中,同时智能手机上有计步功能的应用软件得到普及,但是目前的计步算法不能很好地去除人们生活中产生的噪声,影响计步精度,该文提出了一种高精度计步方法,目标是去除计步算法中的噪声,减少其他因素对计步的影响.该计步方法基于智能手机中加速度传感器的三维离散信号,对三维信号进行分析,提取信号中的特征,最终高精度地统计人行走的步数.该文首先对加速度传感器三维信号的选取进行了讨论,采取平滑滤波算法对信号进行去噪,接着提取信号中的特征并使用M5算法对信号进行分类,最终对有效信号采取动态时间归整(Dynamic Time Warping,DTW)算法进行计步.该文最后对此计步方法的精度和抗干扰能力进行评测,证明该方法在统计步数上具有较高的精度和抗干扰能力.
