基于加速度信號的人體前臂動作識別技術(shù)研究.pdf

1、作為一種新興的自然人機交互方式，基于加速度信號的人體前臂動作識別技術(shù)在智能人機交互、體育鍛煉、體感游戲、虛擬現(xiàn)實、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。雖然近年來發(fā)展迅速，但是該研究在加速度信號數(shù)據(jù)采集和處理方案以及高精度的動作識別算法實現(xiàn)方面還面臨著諸多技術(shù)難點。本課題圍繞上述問題展開了一系列研究工作。
　　首先本文詳細闡述了人體動作識別技術(shù)的研究背景及意義，并對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和前臂動作識別技術(shù)的主要研究方法

2、進行了介紹，然后給出了前臂動作識別研究的系統(tǒng)方案。其中，包括了對加速度數(shù)據(jù)的硬件采集平臺的選取以及人體前臂動作識別算法的設(shè)計。
　　接著對于本文所設(shè)計的人體前臂動作識別算法，分別從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇與提取以及分類器設(shè)計等方面對算法的實現(xiàn)進行分析與設(shè)計。結(jié)合小波分析相關(guān)理論，選取小波閾值去噪方法對原始加速度信號進行去噪處理，并對去噪后的數(shù)據(jù)進行歸一化，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，同時從時域和時頻特征

3、中選擇特征參數(shù)來構(gòu)建特征向量。在分類器設(shè)計方面，選擇了SVM分類方法，并以LIBSVM和MATLAB作分類算法實現(xiàn)的軟件平臺。
　　最后通過設(shè)計具體的驗證實驗對所提出的前臂動作識別系統(tǒng)方案進行驗證。確定采集裝置安放位置和自定義了七種簡單前臂動作類型，通過采集10位實驗對象七種前臂動作加速度信息構(gòu)成整個實驗原始數(shù)據(jù)集。對每組加速度信號序列進行預(yù)處理操作，并構(gòu)造特征向量來建立性能較好的SVM分類器。通過設(shè)計實驗進行對比，采取交叉驗證的