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一种基于智能手机的人体运动状态识别方法 

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申请/专利权人:南京航空航天大学

摘要:本发明提供一种基于智能手机的人体运动状态识别方法,首先利用智能手机内置的传感器,如三轴加速计、三轴陀螺仪、光传感器及GNSS模块,采集用户当前的运动状态数据。采集到的数据经过切片处理和去噪处理,以准备进一步的分析。接着,对处理后的运动数据进行特征提取,分析其特征参数并进行组合,形成一个反映运动状态的特征数据集。将此数据集分为训练集与测试集,训练集数据用于构建和优化运动识别算法,使其能够准确识别人体的各种运动状态。测试集数据则用于验证所开发运动识别算法的有效性与准确性。本发明的核心在于特征分析和运动识别算法的设计和实现,通过对智能手机传感器数据的智能处理,实现对人体运动状态的精准识别。

主权项:1.一种基于智能手机的人体运动状态识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:进行运动状态数据的采集与预处理;步骤2:对步骤1中预处理之后运动状态数据进行特征分析;步骤3:建立描述运动状态的训练集与测试集;对运动状态识别算法进行设计;步骤4:评估运动状态识别算法的性能。

全文数据:

权利要求:

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