[发明专利]一种草原放牧绵羊运动行为的检测识别方法及其装置

权利要求书

1.一种草原放牧绵羊运动行为的检测识别方法，其用于对安装在放牧绵羊上的三轴加速度传感器所获取的运动行为信号进行数据处理；所述检测识别方法包括：

步骤一、对运动行为信号进行去噪；

步骤二、预处理去噪后的运动行为信号；

步骤三、选取聚类算法聚类处理预处理后的运动行为信号；

其特征在于：在步骤一中，首先对含噪的放牧绵羊运动行为的加速度数据进行小波分解，然后选取一种小波阈值，最后逆变换重构有效加速度数据信号；

在步骤二中，对运动行为信号进行位置校准以及加窗处理；位置校准公式为：

A_x＝a_xsinθsinα-a_ysinθcosα+a_ycosθsinα

A_y＝a_xsinθcosα+a_ysinθsinα-a_ycosθcosα

A_z＝a_zsinθ-a_xcosθ+a_ycosθ

其中，θ为三轴加速度传感器在静止时的竖直方向的轴与地心方向夹角，α为实际重力加速度值g在三维空间的X、Y水平面上的投影与绵羊运动方向的夹角，a_x、a_y、a_z分别为三轴加速度传感器在三个方向上的加速度的测量值，A_x、A_y、A_z分别为三轴加速度传感器在三个方向上的加速度的校准值；

加窗处理方法包括：先选择64个样本点，后按半个窗的位移进行移动，并获取一系列加速度数据信号；

在步骤三中，选取K-means聚类算法，将采集到的三轴加速度数据样本配到K个聚类中，重新计算每一次迭代训练出来的新聚类位置，使得每个数据到新聚类中心点的距离之和最小，并重复上述步骤直至各样本点到聚类中心的距离满足误差平方和最小的终止条件，跳出循环。

2.根据权利要求1所述的一种草原放牧绵羊运动行为的检测识别方法，其特征在于：在步骤一中：

首先，选取一种小波基函数并设置分解层数N，对放牧绵羊运动行为含噪信号f(t)进行小波变换，计算出小波分解系数W_jk；

然后，设置小波阈值，对第1至N层小波分解的系数W_jk做相应的阈值处理，得到估计系数并使小于一个预设的极小量；

最后，根据不同层的小波分解系数和第N层的小波系数重构三轴加速度数据信号，获取去噪后的加速度数据预测信号

3.根据权利要求2所述的一种草原放牧绵羊运动行为的检测识别方法，其特征在于：所述小波基函数为Haar小波函数、Daubechies小波函数、Coiflet小波函数、Symlet(symN)小波函数、Mexican Hat(mexh)小波函数中的一种函数；所述小波阈值为VisuShrink阈值、SureShrink阈值、HeurSure阈值、Minimax阈值中的一种阈值。

4.根据权利要求2所述的一种草原放牧绵羊运动行为的检测识别方法，其特征在于：选取小波基函数以及分解层数N的方法包括：

获取无噪声时放牧绵羊的运动行为信号，并混入高斯白噪声，以构成模拟运动行为加速度信号；

设置小波基函数阈值，选择Haar小波函数、Daubechies小波函数、Coiflet小波函数、Symlet(symN)小波函数、Mexican Hat(mexh)小波函数中的任意三种函数作为三组实验小波函数，分别模拟运动行为加速度信号进行阈值去噪处理，对比去噪效果，选取去噪效果最佳的小波基函数；

在选定小波基函数后，将不同阈值选择算法进行比较分析，得到效果最佳的小波分解层数。

5.根据权利要求4所述的一种草原放牧绵羊运动行为的检测识别方法，其特征在于：对比去噪效果的方法为：计算去噪后的信噪比SNR，信噪比SNR越大，去噪效果越好；其中，信噪比SNR的计算公式为：

s(k)是无噪声时的运动行为信号，n(k)为噪声信号，N表示信号长度。