基于单个三轴加速传感器的人体运动状态识别

人体运动状态识别是老人运动状态监测系统的基础。人体运动状态包括运动和休息两个方面,其中运动状态又可分为走、跑、跳和跌倒等。本文利用三轴加速传感器对人体加速度进行实时检测,提取加速度幅值变化量,并将其作为人体运动状态检测的特征值,构建人体运动状态一阶自回归模型,利用卡尔曼滤波、自适应阈值法以及决策树对走和跑进行识别。

基于MEMS三轴加速度传感器的摔倒检测

摔倒作为人体活动的一部分,是影响人体健康的一大因素,尤其对病人和老年人而言,摔倒检测至关重要。基于MEMS三轴加速度传感器采集的人体活动加速度信号,提出了一种基于固定阈值的信号幅度向量滑动平均法SVMSA。该方法根据人体活动时的加速度信号特征,利用预先设定的阈值对加速度信号幅度向量SVM的滑动平均SVMSA进行判决,同时使用差分信号幅度域DSMA区分快速跑步等剧烈运动,准确实现了人体的摔倒检测。主要优势在于分析并区别了人体快速跑步等剧烈运动对摔倒检测的影响。通过对8位实验者的测试,该算法实现了94.4%的精确度。实验表明该算法能够较为准确地实现人体的摔倒检测。

基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统设计与实现

为了满足老年人的护理需求,减少老年人因跌倒造成的身心伤害,提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测系统。该系统主要基于姿态测量特性,利用姿态角作为跌倒判断标准;并且考虑到噪声影响和跌倒检测系统对检测正确率的高要求,利用Kalman滤波算法来提高算法精确度。实验结果表明该系统在人体前后、侧向跌倒和跌倒后迅速站起的情况下可以100%报警,达到人体正常跌倒情况的检测标准。

基于三轴加速度传感器的老年人摔倒检测系统

为解决老年人摔倒检测中的检测精度和检测设备功耗高的难题,设计了基于三轴加速度传感器的老年人摔倒检测系统。采用MEMS三轴加速度传感器和低功耗单片机完成人体三轴加速度数据的采集和处理,以满足低功耗要求;并建立基于三轴加速度信息的摔倒检测阈值点判断算法,并对关键参数进行确定,以提高检测算法精度。通过仿真老年人日常行为动作和多种摔倒行为,获取到全面有效实验数据,采用阈值点摔倒检测算法进行验证。摔倒准确率为93.96%,说明系统可以有效地对老年人摔倒行为作出检测,实现低功耗长时间工作。

基于三轴加速度传感器和电子罗盘的人体摔倒监测系统

设计了一种具有远程监控功能的人体摔倒监测系统,为实现系统的小体积和低功耗,系统硬件主要由MS]P430F149单片机、三轴加速度传感器、电子罗盘和无线通信模块组成,由MMA8453Q采集人体运动过程中的三轴加速度数据、CPS320T模块采集人体运动状态参数、无线模块nRF24L01实现系统与工作站间的数据通信。分析了系统的主要硬件模块的接口电路设计方法,并给出了基于硬件的摔倒监测算法。实验结果表明,本系统摔倒监测准确率达98.8%,功耗低,具有很强的实用性。

RT3三轴加速度传感器测量多种类型身体活动效度研究

目的:评价RT3三轴加速度传感器测量20种身体活动效度水平,验证其能耗预测模型精度,并试图推导精度更高的适合中国人群的能耗预测模型。方法:运用间接热量测定法,测试14名男性和16名女性共计20项活动能耗水平,测量项目包括:2mph步行、3mph步行、3mph 3%坡度斜坡行走、3mph 8%坡度斜坡行走、4mph快走、4mph 3%坡度斜坡快走、5mph慢跑、6mph中速跑、中速跳绳、快速跳绳、10mph骑自行车、13mph骑自行车、沿楼梯上楼、沿楼梯下楼、擦桌子、洗衣服、拖地、打乒乓球、上肢力量、下肢力量测试。结果:RT3三轴加速度传感器三轴矢量和、垂直轴、矢状轴、水平轴counts与实测MET的一元线性回归方程R2分别为0.63、0.62、0.59,0.46,表明RT3三轴counts对于活动均较为敏感,呈现一定程度同步变化。RT3矢量和与垂直轴counts无论是测量步行,还是测量日常生活活动,与实测MET的一元线性回归方程的R2均一致。结论:使用三轴加速度传感器未体现明显优于单轴加速度传感器。RT3自身能耗预测模型不适合中国人群。RT3可以较好感应不同速度步行运动,但仍然无法感应坡度步行、上下楼运动,本研究推导的步行回归公式及常见活动回归公式预测能耗的准确度高于国外公式,但仍然存在一定误差。

基于三轴加速度传感器的老人摔倒检测

老人因意外摔倒不能及时救助会造成严重的后果,发生意外时若能及时通知救援人员,可大大降低摔倒后的危险程度。三轴加速度传感器能够采集分析人体摔倒时三个方向的加速度变化特征,以判断老人是否摔倒。主要分析了三轴加速度传感器ADXL345的特点及工作原理,最后提出一种检测老人意外摔倒的方案。

基于三轴加速度传感器的大学生体力活动能量消耗模型研究

针对中国大学生人群,选择7项日常体力活动方式,通过三轴加速度传感器监控,构建不同类型运动项目的能量消耗预测模型。研究结果表明:(1)通过佩戴传感器,可以有效对运动过程进行记录,每种运动形式特征明显。(2)不同类型的运动之间具有显著性差异,同一种运动方式不同速度之间没有差异,说明传感器可以有效区分运动类型。(3)将加速度值进行分析,构建基于垂直加速度Vcz和综合加速度值VM的能量消耗模型,分别为:W/mi n=-9.173+0.004×ACz+1.09×Sex+0.241×BMI+0.060×HR,W/mi n=-12.57+0.008×VM+0.921×SEX+0.242×BMI+0.053×HR(M=1,F=0)。(4)通过回带验证,两个能量消耗方程均有很好的拟合度,预测结果与实际值很接近。

基于三轴加速度传感器的抽油机悬点位移测量装置设计

针对常用单片机滤波算法不能有效滤除加速度数据中的杂波干扰和单轴加速度数据在加速度传感器与地面不垂直情况下不能准确计算抽油机悬点位移等缺点,利用自相关数字滤波算法对加速度数据进行数字滤波,并采用三轴加速度传感器ADXL362同时采集抽油机悬点三个轴向的加速度,通过相量合成对加速度数据进行修正,提高位移计算精度。详细介绍了硬件电路、抽油机冲次计算、抽油机悬点位移计算,最后给出了该装置现场测试数据。现场测试表明,该装置具有运行可靠、精度高、功耗低等优点。

基于三轴加速度传感器的计步器的设计

本文介绍了利用ADXL335三轴加速度传感器组成计步器的设计方法。讲述了ADXL335三轴加速度传感器的特点和使用方法,并从功能、硬件设计以及程序流程等方面介绍了该计步器的设计。采用这种方案的计步器具有操作方便,稳定性高,性能稳定等特点。

基于三轴加速度传感器个体运动行为无线采集节点的设计

利用三轴加速度传感器MMA7361与无线发射模块CC2430设计了1个运动信号的采集节点,并将其应用于母猪行为监测。结果表明,该节点可实时记录家畜个体的日常行为数据,为进一步数据的传输和行为模式分析提供基础数据保障。

三轴加速度传感器测量空中风技术研究

随着微加工工艺的不断提高,加速度传感器越来越得到广泛地应用。文章首先对探空仪系统在大气流场中的受力状况进行了详细分析,在此基础上建立了利用三轴加速度传感器测量空中风的数学模型,并对空中风矢量进行了解算。通过对试验中的实测数据求解,并与目前空中风测量手段进行比较,验证了该测风方法的可行性。

基于三轴加速度传感器的山羊行为特征分类与识别

为分类并识别山羊的典型日常行为特征,以半封闭圈养的波尔山羊为研究对象,利用三轴加速度传感器对山羊的三轴加速度数据进行采集,利用K-means聚类算法对采集的数据集进行反复叠加训练得到较为稳定的聚类中心,同时利用全程的视频监控结合动作发生的时间识别并验证山羊的4种典型日常行为。结果表明,将三轴加速度传感器部署在山羊羊角处基本无明显应激反应,并且此传感器可以连续不间断地记录山羊的行为特征参数,对山羊的躺卧、站立或慢走、采食、跨跳等典型日常行为识别的准确率达87.76%,为山羊福利及山羊疾病预测模型的建立奠定了基础。

基于三轴加速度传感器的步长估算模型研究

估算步长是行人航位推算系统的重要一环,直接影响行人当前位置的推算结果。提出了一种基于三轴加速度传感器的步长估算模型,用于室内、外行人步长的估算。采用微机电系统(MEMS)低功耗三轴加速度传感器采集行人的运动信息,根据运动加速度的曲线特点,经过信号去噪、剔除异常采样点等预处理,提取相应的步频、加速度峰值关键特征,建立步长估算的数学模型。实验结果表明:该数学模型估算的步长误差在2 cm以下,具有良好的准确性和稳定性。

基于三轴加速度传感器的速度测量方法研究与实现

针对电梯、起重机等低速运动的大型机械的速度测量,提出了一种基于三轴加速度检测的速度测量方法并设计了速度测量系统。针对大型机械在移动物体时的变加速运动特点,以及移动过程中载荷变化和运动物体摆动、抖动等对检测数据的干扰,提出了一种噪声自适应卡尔曼滤波算法,对加速度数据进行滤波处理,并针对计算过程中产生的累积误差,提出了零值误差自适应补偿方法。实验结果表明:检测方法可以实现对低速机械物体速度的测量,经滤波处理后的数据平滑稳定,测量精度能够满足系统要求。

三轴高g值加速度传感器的测试技术研究

针对压阻式传感器敏感结构设计的需要,提出一种MEMS三轴高g值加速度传感器敏感结构。对设计的传感器进行Hopkinson杆冲击试验,标定了传感器的灵敏度、线性度和交叉耦合误差参数。对标定的传感器进行了动态侵彻试验,试验结果表明在48 000 gn幅值、3 ms脉宽和15 000 gn幅值、13 ms脉宽的冲击载荷下,传感器测试的位移误差为6%,性能良好,能够满足大脉宽、高冲击测试的需要。

基于三轴加速度传感器的自适应计步器的实现

分析人体行走的特点,设计了一种基于数字三轴加速度传感器与FPGA嵌入式处理器的自适应计步器.该系统包括步态信号采集、处理、显示、电源4个部分,利用步态信号周期性与单调性对其计数.数字三轴加速度传感器MMA8451采集步态信号,Stratix 10采用LMS自适应滤波算法对传感器输出数字步态信号进行平滑滤波与降噪处理,TFT液晶显示器显示当前行走步数.实验结果表明:该系统工作稳定、输出数据精度高,计数结果与人体运动状态、环境等因素无关,能精确完成人体行走步态信号采集与计数.

基于三轴加速度传感器的摔倒检测系统

针对老年人易摔倒受伤这一现象,设计了以手机为信息接收平台、以三轴加速度传感器为检测元件、利用GSM模块接收状态信息的老年人摔倒远程监控系统。由于老年人在摔倒时其加速度状态会发生改变;当ADXl335传感器检测到人体状态发生改变时,将向单片机发出信号进行判断,当三轴加速度传感器检测到达到设定阈值时,将通过GPRS获取位置信息与报警信息一同发送至家人手机,并同时开启蜂鸣器向附近人员求助,从而实现有效的救助工作。

运用Actigraph GT3X三轴加速度传感器测量成年及老年男性人群步行的信效度研究

评价Actigraph GT3X三轴加速度传感器测量中国男性人群典型体力互动信效度,开发基于中国人群步行活动模式的GT3X三轴加速度传感器能耗推算方程。方法受试对象包括青年组(21.92±1.14岁),老年组(55.5±4.52岁)。受试者佩戴GT3X三轴加速度传感器,在跑台上分别完成3km/h(慢走)、4.5km/h(正常步行)、4.5km/h10%(上坡步行)、6km/h(快走)以及7.5km/h(慢跑)速度的走跑运动各5min。受试者佩戴COSMED K4b2便携式代谢测试仪,并将GT3X三轴加速度传感器佩戴于髋部,同步采集心肺功能仪及加速度传感器数据。结果根据受试对象4种无坡度走跑运动推导出线性方程MET=0.000653*counts(Axis1)+2.345521以及线性方程MET=0.000689*counts(VM)+1.640721,但其相关系数不高;GT3X+三轴加速度传感器记录上坡步行(4.5km/h10%)运动与无坡度运动(4.5km/h)相比,三轴counts及VM均显示有差异性(P<0.05),但counts增加率远低于MET增加率;GT3X+三轴加速度传感器两次重复测试,pearson值高,即离散程度低。结论本研究推导垂直轴(Axis1)、三轴矢量和(VM)的线性方程,为中度相关,误差值较大,且上坡运动时的GT3X+三轴加速度传感器记录counts值与MET值呈非线性相关,提示Actigraph GT3X三轴加速度传感器能耗推算方程可根据不同运动方式、运动强度推算相对应方程;Actigraph GT3X三轴加速度传感器测量我国成年及老年男性人群步行活动其信度较高。

基于三轴加速度传感器的机械故障监测系统的设计与研究

基于单轴传感器的传统机械故障监测装置存在监测结果不全面、分析精度不高的缺点。为解决这一问题,采用先进的三轴加速度传感器ADXL372作为监测系统采集原件,结合低功耗的STM32F103C8T6单片机,作为监测系统的硬件基础。为了配合三轴加速度传感器,论文将结合经验模态分解(EMD)方法讨论一种基于三轴信号的多元经验模态分解(MEMD)方法,以此作为监测系统的数据处理基础。将以上两方面有机的整合在一起,就可以得到一个监测结果全面、分析准确的机械故障检测系统。