【摘 要】
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为了提高人体运动姿态识别的准确度,提出一种基于BP神经网络的识别方法。通过对可穿戴式传感器采集到的运动数据进行预处理,运用滑动时间窗方法进行时域特征和频域特征的提取
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为了提高人体运动姿态识别的准确度,提出一种基于BP神经网络的识别方法。通过对可穿戴式传感器采集到的运动数据进行预处理,运用滑动时间窗方法进行时域特征和频域特征的提取,生成特征向量,采用基于阈值的分类方法区分静止和运动,再采用基于BP神经网络的算法区分走路、上楼和下楼三种运动。实验表明,该方法能有效识别人体运动姿态,算法的平均准确率达到89%以上。
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