作者：王雪梅,刘震,倪文波 单位：中国惯性技术学会 出版：《中国惯性技术学报》2017年第06期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZGXJ2017060010 DOC编号：DOCZGXJ2017060019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统人体运动识别方法的局限，研究了一种新的基于MEMS陀螺仪、加速度计和磁强计的人体手臂运动状态测量和识别方法。通过惯性测量单元测量人体手臂运动信息，利用卡尔曼滤波算法对手臂运动的姿态角进行精确估计，可计算出手部运动轨迹。手部运动轨迹特征值和传感器测量信号的时域特征值结合起来，使用BP神经网络和SVM算法对画横线、竖线、斜线和封闭线等四种典型手臂运动状态进行识别，识别率较传统方法得到提高，分别达到97.14%和100%，表明基于MEMS传感器的人体手臂运动测量和识别方法不仅使用简单、安装方便，而且识别率高，该法具有可行性和有效性。

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