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基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别
基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别
作者:
周瑞
桑楠
雷航
黄一鸣
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
运动识别
奇异值分解
支持向量机
小波变换
摘要:
传统运动识别技术多以传感器位置固定为前提进行识别,但当传感器放置位置或握持方式发生变化时运动识别率会受到相应影响.该文提出了一种基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别方法,解决了传感器随放置位置不同影响运动识别率的缺点.该方法首先通过传感器对设备握持方式进行判断,使用不同握持方式下的三轴加速度数据进行特征提取,通过多层小波变换得到各层高频和低频部分,对其进行组合形成初级特征,用奇异值分解对初级特征进行降维得到最终特征,使用基于径向基核函数的多分类支持向量机(SVM)对特征分类,进而判断不同握持方式下的不同运动.实验结果表明,该方法对不同运动方式下的平均识别率为93%.
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文献信息
篇名
基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别
来源期刊
电子科技大学学报
学科
工学
关键词
运动识别
奇异值分解
支持向量机
小波变换
年,卷(期)
2017,(2)
所属期刊栏目
计算机工程与应用
研究方向
页码范围
399-406
页数
8页
分类号
TP181
字数
5557字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.014
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
桑楠
电子科技大学信息与软件工程学院
105
1275
18.0
30.0
2
雷航
电子科技大学信息与软件工程学院
92
1434
17.0
35.0
3
周瑞
电子科技大学信息与软件工程学院
13
164
6.0
12.0
4
黄一鸣
电子科技大学信息与软件工程学院
4
49
4.0
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二级参考文献(1)
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参考文献(0)
二级参考文献(2)
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二级参考文献(1)
1998(5)
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参考文献(0)
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参考文献(1)
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2012(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2013(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
2017(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2018(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
2019(6)
引证文献(3)
二级引证文献(3)
2020(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
运动识别
奇异值分解
支持向量机
小波变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子科技大学学报
主办单位:
电子科技大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1001-0548
CN:
51-1207/T
开本:
大16开
出版地:
成都市成华区建设北路二段四号
邮发代号:
62-34
创刊时间:
1959
语种:
chi
出版文献量(篇)
4185
总下载数(次)
13
总被引数(次)
36111
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