作者：李晓兰 单位：湖南大学 出版：《计算技术与自动化》2019年第02期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJH2019020270 DOC编号：DOCJSJH2019020279 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 人体运动的数据采集系统可实时监测人体日常活动，为人体运动健康提供了更科学的辅助。利用Shimmer无线可穿戴传感器设备采集运动数据，建立了监测人体运动的8个部位传感器节点模型，并构建了10个具有代表性的动作进行识别。用中值滤波算法实现对原始信号的过滤处理，采用固定滑动窗口分割法对数据进行分割处理，结合特征提取技术来获取包含特性的特征向量，选择主成分分析(PCA)技术对特征提取后的特征向量进行降维处理。同时，提出了多节点运动识别模型，利用支持向量机(SVM)、k近邻(kNN)以及最近距离中心算法(NCC)三种不同的算法对单独节点和组合节点的情况下的传感器数据进行分类识别。实验结果表明，所提出的人体运动数据采集系统具有良好的效果，在使用相同识别算法的前提下，多节点组合识别能获得比单节点识别更好的效果。

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