基于三轴加速度信号的实时人体状态识别算法

针对移动终端设备的硬件局限性,研究了一种基于卡尔曼滤波的非特定人体状态识别算法,实时判断人体的运动、静止、状态转换情况.将装有三轴加速度传感器的蓝牙模块放置在人体的胸部,获得运动时的三维加速度信号.结合人体运动状态的特征和加速度信号变化的相关性,采用信号矢量幅值变化量的函数进行卡尔曼滤波,对人体状态进行判断.实验结果表明,该算法在运算和存储能力有限的移动设备上取得了较好的性能.