文档名：基于震动信号的异常步态识别
摘要：异常步态的识别对老年人的健康看护有很大帮助.现有的相关研究主要通过图像采集设备或穿戴设备获取相关特征信息进行识别,这些方法大多都具有侵入性或对用户有较高的操作要求.本文研究实现了一种基于对脚步震动信号为识别源进行异常步态和跌倒检测的系统原型,该系统通过本文设计的应用于大范围数据采集的多传感器协同信号采集方法采集信号,从中分割出有效部分作为活动元,去噪后再使用改进的动态时间规整算法(DynamicTimeWarping,DTW)计算出代表活动元之间差异性的异常指数,接着由K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)算法分类异常指数,得到初步表征用户步态的推测值,最后由隐马尔科夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)进一步处理推测值,识别出用户的步态.实验结果表明,本文提出的方法能够有效在不同的步态模式下识别异常步态,在稳定的环境中识别准确率达到96%,在具有不稳定地板的环境中准确率为94%.
作者：汪成亮 刘艺锣Author：WANGCheng-liang LIUYi-luo
作者单位：重庆大学计算机学院,重庆400044
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(8)
分类号：TP391
关键词：异常步态识别 动态时间规整算法 隐马尔科夫模型 震动信号 嵌入式设备
Keywords：abnormalgaitrecognition dynamictimewarping(DTW) hiddenMarkovmodel(HMM) vibrationsig-nal embeddeddevice
机标分类号：TP391.41TP274+.2TN911.72
在线出版日期：2023年11月23日
基金项目：基于震动信号的异常步态识别[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(8)汪成亮 刘艺锣异常步态的识别对老年人的健康看护有很大帮助.现有的相关研究主要通过图像采集设备或穿戴设备获取相关特征信息进行识别,这些方法大多都具有侵入性或对用户有较高的操作要求.本文研究实现了一种基于对脚步震动信号为识...参考文献和引证文献
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