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强鲁棒性的可穿戴传感器的人体动作识别方法
被引量:
3
1
作者
刘锦怡
张乐
+1 位作者
胡海波
朱贺
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期176-183,共8页
为了降低可穿戴传感器在传感器移位时对动作识别率的影响,对可穿戴传感器的动作识别进行了研究。采用高精度传感器采集不同部位的输出信号,根据运动的周期特点对输出信号进行去噪和快速傅里叶变换,将其转化为频域信号。再使用主成分分...
为了降低可穿戴传感器在传感器移位时对动作识别率的影响,对可穿戴传感器的动作识别进行了研究。采用高精度传感器采集不同部位的输出信号,根据运动的周期特点对输出信号进行去噪和快速傅里叶变换,将其转化为频域信号。再使用主成分分析法提取综合指标,并对自组织神经网络进行训练,实现动作识别。最差情况下识别准确率可达到92.0%,较好情况下甚至可达到97.5%,传感器移位情况下的识别率甚至更高。
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关键词
快速傅里叶变换
自组织神经网络
主成分分析
动作识别
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职称材料
题名
强鲁棒性的可穿戴传感器的人体动作识别方法
被引量:
3
1
作者
刘锦怡
张乐
胡海波
朱贺
机构
重庆大学软件学院
信息物理社会-可信服务计算教育部重点实验室
重庆大学通信工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期176-183,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61103114)
文摘
为了降低可穿戴传感器在传感器移位时对动作识别率的影响,对可穿戴传感器的动作识别进行了研究。采用高精度传感器采集不同部位的输出信号,根据运动的周期特点对输出信号进行去噪和快速傅里叶变换,将其转化为频域信号。再使用主成分分析法提取综合指标,并对自组织神经网络进行训练,实现动作识别。最差情况下识别准确率可达到92.0%,较好情况下甚至可达到97.5%,传感器移位情况下的识别率甚至更高。
关键词
快速傅里叶变换
自组织神经网络
主成分分析
动作识别
Keywords
fast Fourier transform
self-organization neural network
principal component analysis
human activity recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
强鲁棒性的可穿戴传感器的人体动作识别方法
刘锦怡
张乐
胡海波
朱贺
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017
3
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