基于手機(jī)加速度傳感器的人體監(jiān)控系統(tǒng)研制.pdf

1、社會(huì)在不斷地發(fā)展、生活水平也不斷地提高，人們的生活方式和生活習(xí)慣發(fā)生了翻天覆地的變化，肥胖癥、糖尿病、高血壓、失眠等疾病呈現(xiàn)出一個(gè)高發(fā)態(tài)勢(shì)，嚴(yán)重威脅人體健康，因此監(jiān)控和識(shí)別人體的日常行為對(duì)解決上述問(wèn)題具有重要的意義?；谌S加速度傳感器的人體行為識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域中的一個(gè)新興的研究方向，其本質(zhì)是利用三軸加速度傳感器獲取人體運(yùn)動(dòng)時(shí)產(chǎn)生的加速度信號(hào)，然后對(duì)加速度信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理、特征提取和特征選擇，最后根據(jù)提取的特征進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別，以達(dá)到監(jiān)控

2、人體行為的目的。本文使用了內(nèi)置有加速度傳感器的智能手機(jī)進(jìn)行人體行為識(shí)別，搭建三軸加速度人體監(jiān)控原型系統(tǒng)，進(jìn)而監(jiān)測(cè)人體日常行為。論文的主要工作包括:
　　(1)針對(duì)要識(shí)別的走路、上樓、下樓、跑步、站立五種人體日常行為，根據(jù)具體的應(yīng)用環(huán)境，使用海明窗函數(shù)的FIR低通濾波算法對(duì)手機(jī)加速度傳感器采集的人體加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，采用了SVM分類(lèi)器對(duì)提取的特征進(jìn)行分類(lèi)，提取三種不同的時(shí)域特征集和三種不同的頻域特征集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，通過(guò)比較分析，最

3、終確定最佳方案，實(shí)現(xiàn)五種行為的識(shí)別。
　　(2)采用jQuery mobile框架、struts2框架，運(yùn)用Java語(yǔ)言、JavaScript腳本語(yǔ)言、Ajax異步請(qǐng)求等編程技術(shù)，建立了基于B/S架構(gòu)的基于手機(jī)加速度傳感器的人體監(jiān)控系統(tǒng)原型，從加速度信號(hào)的采集、上傳到預(yù)處理、特征提取、識(shí)別分類(lèi)，原型實(shí)現(xiàn)了基于手機(jī)加速度傳感器的人體行為監(jiān)控。
　　(3)檢測(cè)原型系統(tǒng)的性能，通過(guò)時(shí)域特征集標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、相關(guān)系數(shù)、第一四分位和頻域