作者:陈国良,张言哲,杨洲 单位:中国惯性技术学会 出版:《中国惯性技术学报》2014年第06期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZGXJ2014060170 DOC编号:DOCZGXJ2014060179 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种基于自适应波峰检测的MEMS计步算法》PDF+DOC2015年第03期 陈国良,李飞,张言哲 《基于手机内置传感器的无外源信号室内定位方案》PDF+DOC2014年第10期 张砚炳,沈嘉琪,岳岱安,唐曦 《一种基于智能手机传感器的行人室内定位算法》PDF+DOC2016年第11期 周瑞,罗磊,李志强,桑楠 《基于在线地磁指纹的航迹校准算法》PDF+DOC2017年第03期 孙中森,王曲,罗海勇,唐怀玉 《基于扩展卡尔曼滤波的高程估计算法》PDF+DOC2017年第26期 朱金鑫,徐正蓺,刘旭,魏建明 《基于MEMS-MARG传感器的消防员室内定位算法》PDF+DOC2019年第05期 杨刚,李强,韩路,张鑫 《基于TensorFlow及LSTM模型的室内行为识别算法的研究与实现》PDF+DOC2020年第06期 董海山,徐晓姗,郑春红 《基于人体加速度特征的实时跌倒识别算法》PDF+DOC2012年第11期 李娜,侯义斌,黄樟钦 《基于多传感器信息融合的危险驾驶行为检测系统》PDF+DOC2011年第07期 詹彤,蔡智圣,张进,杨勇 《基于传感器的斜拉索基频提取的混合算法研究》PDF+DOC2011年第02期 赵兴奎,周宇,李周至,王晓东,冯志敏
  • 针对计步器采用的波峰检测算法要求行人必须将设备佩戴在身体特定部位的问题,提出了一种利用手机加速度传感器信息实现计步器的解决方案。同时,为了降低手机位置不同以及行人的不同运动状态对手机计步器计步结果的影响,设计了一种自相关分析的计步算法。该算法将运动状态分为空闲和行走两种基本类型,根据经验阈值判断运动人员的运动状态进而进行计步计算。试验结果验证了算法的有效性:相对于波峰检测算法,运动状态为行走时计步结果的正确率从92.5%提高到98.6%,运动状态为空闲时计步结果的正确率从96.0%提高到98.8%。表明新设计的自相关分析算法有效地提高了行人计步结果的正确率,为室内人员定位技术的发展提供了新的途径。

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