作者：李文锋,王隆进,姚道金,喻恒 单位：华中科技大学 出版：《华中科技大学学报(自然科学版)》2014年第07期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHZLG2014070170 DOC编号：DOCHZLG2014070179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对当前基于运动传感技术的人体行为监测方案中存在的运动信息种类单一、运动特征提取不完善、识别算法复杂、鲁棒性弱等问题，提出运用多MEMS传感器采集人体姿态角和线性加速度，为人体行为识别提供准确、多样的运动信息；通过对滑动时间窗内运动信息进行数学统计，提取人体运动特征；基于这些特征，设计模糊模式识别模型，对人体异常行为进行识别.实验结果表明：该方案识别率高，平均识别率达97.6%，鲁棒性强，软硬件复杂度大大降低，易于借助嵌入平台实现独立的模块化设计，具有很强的实用性。

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