基于智能手機的人體運動狀態(tài)分析.pdf

1、人體運動狀態(tài)分析一直是信息挖掘領域中熱點研究方向。人體運動狀態(tài)分析通過獲取人運動時的數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)特點，并且構(gòu)建數(shù)學分析模型，得出概括性結(jié)論以引導人們得到更好的生活體驗。此前大部分人體運動狀態(tài)分析都是基于以攝像頭為主的非接觸的傳感器實現(xiàn)的?；诒銛y式傳感器設備直接接觸的人體運動狀態(tài)分析漸漸成為主流。智能手機作為廣泛使用的便攜式電子產(chǎn)品，具有攜帶方便，使用頻繁，額外支出少的特點。同時，智能手機內(nèi)固有多種傳感器，并有強大存儲計算能力以及通信

2、能力，被廣泛使用于人體運動分析領域。
　　本文主要利用智能手機為平臺，采集人體運動數(shù)據(jù)。隨后，提取了基于雙樹復小波變換特征，關注異常運動狀態(tài)與日常運動狀態(tài)，設計識別分類算法。本文工作內(nèi)容如下概況：
　?。?）開發(fā)了基于Android平臺和智能手機內(nèi)嵌的加速度計和旋轉(zhuǎn)矢量傳感器的運動狀態(tài)數(shù)據(jù)采集APP。針對數(shù)據(jù)采集過程中，手機相對坐標系對數(shù)據(jù)準確度的干擾問題，提出了由相對坐標系轉(zhuǎn)換為絕對坐標系的優(yōu)化方案。分析了不同狀態(tài)下數(shù)據(jù)曲

3、線的特點。并根據(jù)旋轉(zhuǎn)矢量傳感器采集數(shù)據(jù)中異常狀態(tài)數(shù)據(jù)特點，提出了基于門限的異常運動狀態(tài)檢測算法。該算法虛警率極低，可以快速檢測出部分異常運動狀態(tài)。
　?。?）針對人體運動狀態(tài)數(shù)據(jù)具有非平穩(wěn)、對時移敏感和具有周期性的特點，利用雙樹復小波變換作為特征提取方法。對其具體實現(xiàn)方案，小波基選擇和變換層數(shù)選擇，進行了討論。根據(jù)雙樹復小波變換的理論基礎，分析了所提取的特征性質(zhì)。該特征提取方法能提取出運動狀態(tài)數(shù)據(jù)中有效信息特征。
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