基于惯性传感器的人体姿态识别算法

摘要：

针对惯性传感器(IMU)采集数据庞大、不便处理的缺点,本文提出了一种全新的惯性传感器信号处理算法.该算法首先利用切比雪夫二型高通滤波器对身体相对于垂直引力场位置的变化所导致的"缓慢"变化进行消除;接着,提取惯性传感器信号功率谱密度曲线、加速度平均值、均方根等,共60个特征代替原有信号;最后,利用HAR公开数据集进行人体动作识别实验对算法的优越性进行验证.试验结果表明,该算法识别准确率为92.1％,训练时间为5.268 s.

关键词：IMU、信号处理、功率谱密度、HAR、动作识别

所属期刊栏目：12

分类号：TP212.9(自动化技术及设备)

在线出版日期：2022-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：97-101,105