作者：刘宇,余跃,路永乐,郭俊启,邸克,陈永炜 单位：中国惯性技术学会 出版：《中国惯性技术学报》2017年第04期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZGXJ2017040060 DOC编号：DOCZGXJ2017040069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 提出了一种基于加速度计、陀螺仪、气压计输出时域特征的高精度、高实时性的人体行为模式识别算法。该算法选取多传感器输出的时域特征值作为唯一特征量，通过特征提取运算实现行为的实时识别。通过在实验室自主研发的软硬件平台上进行测试，在识别时间缩短到2 s一次的条件下，对于8种人体日常行为模式和4种摔倒模式的平均识别率可达到94%以上。该算法对于现有算法实时精度有明显提高，且拓展了模式识别的种类，在可穿戴智能终端领域具有很好的应用前景。

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