[发明专利]一种基于加速度传感器的失重特征提取方法

权利要求书

1.一种基于加速度传感器的失重特征提取方法，其特征在于包 括如下步骤：

(1)输入一个采样窗口内的加速度数据；

(2)利用加速度竖直方向的校准算法对加速度进行竖直方向的 校准，得到在竖直方向上的净合加速度；

(3)利用失重状态的检测算法对动作的失重状态进行检测；

(4)得到动作处于失重状态的时间长度和时间间隔数据；

(5)通过计算得到失重特征(f1)～(f3)，即：

(f1)失重时间长度的均值，

(f2)失重时间间隔的均值，

(f3)失重时间长度与窗口长度的比值。

2.根据权利要求1所述的失重特征提取方法，其特征在于所述 步骤(2)获得竖直方向上的净合加速度的具体步骤如下：

(2-1)根据加速度传感器测量的数据，计算某一时刻i除去零点 偏置常量后的净加速度向量(a′_x(i)，a′_y(i)，a′_z(i))：

(a′_x(i)，a′_y(i)，a′_z(i))＝(a_x(i)，a_y(i)，a_z(i))-(a_x0，a_y0，a_z0)

其中：i为某一采样时间间隔N内的某一时刻，其范围为1到N， (a_x(i)，a_y(i)，a_z(i))为在时刻i时测量得到的加速度向量，a_x(i)，a_y(i)，a_z(i)为 加速度传感器x，y，z轴上的加速度分量，a_x0，a_y0，a_z0为处于静止状态时 加速度传感器x，y，z轴上的零点偏置常量；

(2-2)根据步骤(2-1)中得到的数据，得到在采样时间间隔N内，

在传感器x，y，z轴上净加速度分量的最大值a′_x-max，a′_y-max，a′_z-max，，最小值 a′_x-min，a′_y-min，a′_z-min与平均值a′_x-mean，a′_y-mean，a′_z-mean：

a′_k-max＝Max(a′_k(i))，

a′_k-min＝Min(a′_k(i))，

ak-mean′=12(ak-max′+ak-min′),]]>

其中：k＝x，y，z，i的范围从1到N；

(2-3)根据步骤(2-2)的数据，判断传感器是否处于静止状态， 若得到合力在一定范围内等于重力，各个轴上数据变化也在一定范围 内，则处于静止状态，即满足：

|a′_k-max-a′_k-min|≤ε₁，

且|(ax-mean′2+ay-mean′2+az-mean′2)-g2|≤ϵ2,]]>

其中：k＝x，y，z，i的范围从1到N，ε₁，ε₂为阀值参数，以限定处 于静止状态时数据的变化范围，g为重力加速度大小；

(2-4)当传感器处于静止状态时，计算竖直方向的法向量D_⊥：

D⊥=(ax-mean′,ay-mean′,az-mean′)ax-mean′2+ay-mean′2+az-mean′2;]]>

(2-5)把净加速度向量(a′_x(i)，a′_y(i)，a′_z(i))向法向量D_⊥方向作投影， 得到校准后竖直的净合加速度a′_⊥：

a′_⊥＝(a′_x(i)，a′_y(i)，a′_z(i))·D_⊥。