[发明专利]一种与加速度传感器的放置方式和位置无关的运动识别方法有效

专利信息
申请号: 201310405446.8 申请日: 2013-09-06
公开(公告)号: CN103472917A 公开(公告)日: 2013-12-25
发明(设计)人: 陈岭;候仓健;陈根才 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06F3/01 分类号: G06F3/01
代理公司: 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 代理人: 胡红娟
地址: 310027 浙*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 加速度 传感器 放置 方式 位置 无关 运动 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种与加速度传感器的放置方式和位置无关的运动识别方法,包括:原始信号采集过程、特征抽取过程、模型建立过程和运动识别过程,其特征在于,所述的特征抽取包括以下步骤:

(1)采用PCA算法从原始信号中抽取主要成分,得到与加速度传感器的放置方式和位置无关的时序信号;

(2)对所述的时序信号进行离散化处理,得到离散序列;

(3)利用滑动窗口模型将所述的离散序列划分为若干个分段序列;

(4)将每个分段序列转换为符号序列作为模式词汇;

(5)统计各模式词汇的词频,并按词频从高到低排序,取前K个模式词汇作为模式特征词汇。

2.如权利要求1所述的与加速度传感器的放置方式和位置无关的运动识别方法,其特征在于,所述步骤(2)的离散化处理包括以下步骤:

(2-1)对所述的时序信号进行归一化处理,得到标准序列;

(2-2)根据公式:

ti=wnΣj=nw(i-1)+1nwiTj(i=1,...,w)]]>

对所述的标准序列进行离散化处理,得到离散序列,其中n为标准序列的长度,Tj为标准序列中的第j个元素,w为离散序列的长度,为离散序列中的第i个元素。

3.如权利要求2所述的与加速度传感器的放置方式和位置无关的运动识别方法,其特征在于,所述步骤(4)依据概率模型依次对每个分段序列中的所有元素进行N状态编码,得到符号序列。

4.如权利要求3所述的与加速度传感器的放置方式和位置无关的运动识别方法,其特征在于,所述的N状态编码包括以下步骤:

(4-1)根据高斯分布函数将所述的分段序列的取值区间划分为N个等概率区间;

(4-2)将所述的N个等概率区间从小到大依次采用不同的字符进行编号;

(4-3)依次判断离散序列中各元素所属的等概率区间,以相应等概率区间的编号作为该元素的N状态编码结果;

(4-4)将离散序列中所有元素的编码结果依次组合得到符号序列。

5.如权利要求4所述的与加速度传感器的放置方式和位置无关的运动识别方法,其特征在于,所述步骤(3)中滑动窗口模型的步进长度为1。

6.如权利要求5所述的与加速度传感器的放置方式和位置无关的运动识别方法,其特征在于,所述的模型建立过程包括以下步骤:

S1:通过信号采集过程采集所有运动的原始信号,通过步骤(1)~(5)分别对各原始信号提取模式特征词汇;

S2:根据模式特征词汇的词频采用tf-idf算法分别计算各模式特征词汇在原始信号中的权重,并将所述的权重组合得到模式特征向量;

S3:根据所述的模式特征向量,采用机器学习方法建立识别模型。

7.如权利要求6所述的与加速度传感器的放置方式和位置无关的运动识别方法,其特征在于,所述的机器学习方法为SVM法。

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