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基于惯性传感器的人体姿态识别算法
文献摘要：
针对惯性传感器(IMU)采集数据庞大、不便处理的缺点,本文提出了一种全新的惯性传感器信号处理算法.该算法首先利用切比雪夫二型高通滤波器对身体相对于垂直引力场位置的变化所导致的"缓慢"变化进行消除;接着,提取惯性传感器信号功率谱密度曲线、加速度平均值、均方根等,共60个特征代替原有信号;最后,利用HAR公开数据集进行人体动作识别实验对算法的优越性进行验证.试验结果表明,该算法识别准确率为92.1％,训练时间为5.268 s.
文献关键词：
IMU;信号处理;功率谱密度;HAR;动作识别
中图分类号：
作者姓名：
魏旋旋
作者机构：
上海工程技术大学 机械与汽车工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]魏旋旋-.基于惯性传感器的人体姿态识别算法)[J].智能计算机与应用,2022(06):97-101,105
A类：
B类：
惯性传感器,人体姿态识别,识别算法,IMU,采集数据,传感器信号,信号处理,理算,切比雪夫,高通滤波器,引力场,功率谱密度,度曲,HAR,公开数据集,人体动作识别,算法识别,识别准确率,训练时间
AB值：
0.287164
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