[发明专利]一种基于动态时间规整的运动模式识别方法在审
| 申请号： | 201910032356.6 | 申请日： | 2019-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN109751998A | 公开（公告）日： | 2019-05-14 |
| 发明（设计）人： | 李国权;耿恩绪;姚凯;林金朝;庞宇 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G01C21/16 | 分类号： | G01C21/16 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 400065*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 规整 运动模式识别 惯性测量单元 人体运动模式 便携式设备 分类误差 惯性数据 离线阶段 模式模板 生成运动 算法生成 特征选择 运动模式 运动特征 在线阶段 单周期 分类器 采集 分割 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于动态时间规整的运动模式识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：用惯性测量单元采集不同运动模式下的三轴加速度原始数据；
步骤2：对步骤1所得样本进行低通滤波预处理，并利用峰值检测法对所得数据进行单周期分割；
步骤3：对步骤2所得数据进行求平方，即获得加速度数据矩阵；
步骤4：反复进行步骤1-3多次以确定不同运动模式下加速度数据模板矩阵；
步骤5：使用步骤1所述方法采集待识别样本，使用步骤2、3所述方法对该数据进行处理，再使用动态时间规整算法将待识别数据与步骤4所得模板进行对比，实现运动模式识别。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整运动模式识别方法，其特征在于：步骤2中，所述的峰值检测方法采用基于峰值阈值和时间间隔的双门限检测法。
3.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整运动模式识别方法，其特征在于：步骤3所述的加速度矩阵具体为
4.根据权利要求1所述的一种基于动态时间规整运动模式识别方法，其特征在于：所述的步骤5具体为：使用步骤1所述方法采集待识别数据，使用步骤2、3所述方法对上述待识别数据进行处理，再将待识别加速度数据矩阵与步骤4所得模板矩阵进行对比，采用动态时间归整算法计算待识别加速度数据和各种运动模式下加速度模板数据的最短距离，即差异度。待测数据的运动模式被判定为模版数据与其差异度最小的运动模式。
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