基于四元数多自由度神经元的跌倒模式识别

现代社会结构不断改变,空巢老人独立生活问题的影响日趋严重。其中,跌倒是老年人独立生活的最大威胁之一。针对上述问题,提出了基于小波包特征提取与四元数多自由神经元模式识别相结合的跌倒状态识别方法。首先,应用三轴加速度检测系统采集人体在正常活动状态及不同跌倒姿态时的数据,应用小波包分析方法对训练数据进行特征提取,在四元数空间中应用提取的特征数据对多自由度神经元进行训练,并使用测试数据进行状态识别,鉴别是否跌倒以及不同的跌倒姿态。实验结果表明,基于四元数多自由神经元识别方法的识别效果优于支持向量机等传统方法,为独居老人居家监测、跌倒报警、跌倒事后治疗提供依据。