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基于MEMS惯性传感器时域特征的人体行为识别
基于MEMS惯性传感器时域特征的人体行为识别
摘要：随着MEMS（MicroelectromechanicalSystems）技术的快速发展，MEMS惯性传感器逐渐应用于人体行为识别领域。本文主要研究基于MEMS惯性传感器的时域特征在人体行为识别中的应用。我们采集了包括行走、跑步和上下楼等多种常见人体行为的数据，提取了一系列的时域特征。通过支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）算法进行分类实验，结果显示时域特征在人体行为识别中具有较好的准确性和鲁棒性。本文的研究为MEMS惯性传感器的应用提供了一种有效的方法，对于实现更智能化的人体行为识别具有一定的实际意义。
关键词：MEMS惯性传感器；时域特征；人体行为识别；支持向量机；智能化
1.引言
随着科技的不断进步，人体行为识别逐渐成为一个热门的研究领域。传统的人体行为识别方法主要依赖于视频监测和人工分析，这种方法需要大量的人力和时间成本。而随着MEMS技术的快速发展，MEMS惯性传感器在人体行为识别中的应用已经成为一种新的趋势。MEMS惯性传感器具有体积小、功耗低、成本低等优势，可以方便地在人体上进行佩戴和使用。因此，研究基于MEMS惯性传感器的人体行为识别具有重要意义。
2.相关工作
目前已有一些研究基于MEMS惯性传感器的人体行为识别。许多研究使用加速度计和陀螺仪等MEMS传感器采集人体运动数据，并通过提取时域特征进行人体行为分类。一些时域特征，如平均值、方差、峰值等，能够反映人体行为的一些基本特征。通过机器学习算法，如支持向量机、决策树等，对提取的时域特征进行分类，实现了较好的识别效果。
3.数据采集与预处理
我们采集了包括行走、跑步和上下楼等多种常见人体行为的数据。使用MEMS惯性传感器采集数据，并通过滤波和归一化等预处理方法对数据进行处理。滤波可以去除数据中的噪声，提高数据的质量。归一化可以消除数据的绝对值差异，使得不同人的数据具有可比性。
4.时域特征提取
我们从预处理后的数据中提取了一系列的时域特征。包括以下几个方面：
4.1平均值
平均值是一种常见的时域特征，可以反映数据的分布情况。在人体行为识别中，平均值能够反映出人体行为的稳定性和节奏性。
4.2方差
方差可以反映数据的离散程度。在人体行为识别中，方差可以反映人体行为的不确定性和多样性。
4.3峰值
峰值可以反映数据的最大值。在人体行为识别中，峰值可以反映人体行为的强度和活动范围。
4.4零交叉率
零交叉率可以反映数据的变化速率。在人体行为识别中，零交叉率可以反映人体行为的频率和动作快慢。
5.分类实验与结果分析
我们使用支持向量机（SVM）算法对提取的时域特征进行分类实验。实验结果显示，时域特征在人体行为识别中具有较好的准确性和鲁棒性。其中，平均值、方差和峰值等特征对于不同人体行为的识别效果明显。
6.结论与展望
本文的研究主要探索了基于MEMS惯性传感器时域特征的人体行为识别方法。通过实验结果的分析，我们发现时域特征在人体行为识别中具有较好的准确性和鲁棒性。未来，我们还可以进一步研究改进特征提取方法和算法模型，以实现更智能化、更精确的人体行为识别。
参考文献：
[1]Chen,R.,Chen,M.,Wan,J.,&Liu,J.(2017).Humanactivityrecognitionusingwearablesensorsbydeepconvolutionalneuralnetworks.Sensors,17(6),1302.
[2]González,V.,Romero,L.,&Angulo,C.(2018).Real-timehumanactivityrecognitionfromaccelerationdatausingconvolutionalneuralnetworks.Sensors,18(5),1558.
[3]Li,N.,Geng,W.,&Xiong,H.(2019).Asurveyofhumanactivityrecognitionbasedoninertialsensing.Sensors,19(2),408.