基于加速度信號(hào)的人體前臂動(dòng)作識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、作為一種新興的自然人機(jī)交互方式，基于加速度信號(hào)的人體前臂動(dòng)作識(shí)別技術(shù)在智能人機(jī)交互、體育鍛煉、體感游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)、智能控制等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，是廣大研究人員研究的熱點(diǎn)。雖然近年來(lái)發(fā)展迅速，但是該研究在加速度信號(hào)數(shù)據(jù)采集和處理方案以及高精度的動(dòng)作識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)方面還面臨著諸多技術(shù)難點(diǎn)。本課題圍繞上述問(wèn)題展開(kāi)了一系列研究工作。
　　首先本文詳細(xì)闡述了人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的研究背景及意義，并對(duì)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀和前臂動(dòng)作識(shí)別技術(shù)的主要研究方法

2、進(jìn)行了介紹，然后給出了前臂動(dòng)作識(shí)別研究的系統(tǒng)方案。其中，包括了對(duì)加速度數(shù)據(jù)的硬件采集平臺(tái)的選取以及人體前臂動(dòng)作識(shí)別算法的設(shè)計(jì)。
　　接著對(duì)于本文所設(shè)計(jì)的人體前臂動(dòng)作識(shí)別算法，分別從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇與提取以及分類(lèi)器設(shè)計(jì)等方面對(duì)算法的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行分析與設(shè)計(jì)。結(jié)合小波分析相關(guān)理論，選取小波閾值去噪方法對(duì)原始加速度信號(hào)進(jìn)行去噪處理，并對(duì)去噪后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，然后給出一種基于小波包分解的三維全信息能量特征參數(shù)構(gòu)造方法，同時(shí)從時(shí)域和時(shí)頻特征

3、中選擇特征參數(shù)來(lái)構(gòu)建特征向量。在分類(lèi)器設(shè)計(jì)方面，選擇了SVM分類(lèi)方法，并以L(fǎng)IBSVM和MATLAB作分類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)的軟件平臺(tái)。
　　最后通過(guò)設(shè)計(jì)具體的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)對(duì)所提出的前臂動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)方案進(jìn)行驗(yàn)證。確定采集裝置安放位置和自定義了七種簡(jiǎn)單前臂動(dòng)作類(lèi)型，通過(guò)采集10位實(shí)驗(yàn)對(duì)象七種前臂動(dòng)作加速度信息構(gòu)成整個(gè)實(shí)驗(yàn)原始數(shù)據(jù)集。對(duì)每組加速度信號(hào)序列進(jìn)行預(yù)處理操作，并構(gòu)造特征向量來(lái)建立性能較好的SVM分類(lèi)器。通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比，采取交叉驗(yàn)證的