作者:韩帅,张新平,张爽 单位:中国船舶重工集团公司第七0九研究所 出版:《计算机与数字工程》2018年第08期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSSG2018080270 DOC编号:DOCJSSG2018080279 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于手机加速度传感器的步态识别》PDF+DOC2017年第04期 杨文辉,杨明静 《基于移动感知的智能手机防盗软件的研究》PDF+DOC2016年第24期 高嘉伟,王鑫鑫,刘鹏睿 《MEMS三轴加速度传感器在飞行器姿态测量系统中的应用》PDF+DOC 何苗,陈金花 《RSSI与步长估算的井下人员定位装置研究》PDF+DOC2018年第01期 苗皓东,荀晓玉,霍姚彤,齐帅,张蒙祥 《一种多功能的电梯乘运质量测试仪》PDF+DOC2018年第23期 付震宇,廖禹帆,刘勇,杨付龙,先本均,潘洋,谭凌峰,罗可 《老年人家用防跌倒检测系统设计》PDF+DOC2018年第09期 马晨晓,张秀艳,彭慧,庞晨 《三轴加速度传感器校正方法研究》PDF+DOC2011年第11期 林生荣,张辉 《三轴加速度传感器在智能车路径识别中的应用》PDF+DOC2010年第09期 陈虎,周凤星 《基于MMA7260Q加速度传感器的电动车防盗报警系统》PDF+DOC2010年第14期 杨瑞 《基于惯性传感器件的跌倒检测系统设计》PDF+DOC2010年第08期 陈炜,佟丽娜,宋全军,葛运建
  • 将智能手机应用到跌倒检测中能为老年人监护工作、护理人员提供方便和帮助。基于智能手机的疑似跌倒检测可以更加准确地检测出老年人跌倒事件,并且有效降低误报警给老年人带来的不适。利用智能手机采集跌倒行为的实时三轴加速度信号数据,并且分析合成加速度的时域频域曲线分布图,提取波形曲线图中较大差异曲线段数据进行决策树模型的构建训练,利用该模型将跌倒行为和疑似跌倒行为进行区分。实验结果表明:该模型方法的跌倒检测准确率达到90%,是一种有效的老年人跌倒检测方法。

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