作者:侯仓健,陈岭,吕明琪,陈根才 单位:重庆西南信息有限公司 出版:《计算机科学》2014年第10期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJA2014100180 DOC编号:DOCJSJA2014100189 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于深度学习的放置方式和位置无关运动识别》PDF+DOC2016年第06期 沈延斌,陈岭,郭浩东,陈根才 《运动识别中基于主题的特征构建方法》PDF+DOC2016年第06期 郭浩东,陈岭,丁永锋,陈根才 《基于三轴加速度传感器的人体动作识别研究》PDF+DOC2015年第11期 罗初发 《基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别》PDF+DOC2017年第02期 黄一鸣,雷航,周瑞,桑楠 《基于Android传感器的人体姿态识别方法》PDF+DOC2019年第06期 杨一涛,孙国梓,王壮 《一种基于三维加速度传感器的人体行为识别方法》PDF+DOC2013年第06期 徐川龙,顾勤龙,姚明海 《手机加速度计的行人行进状态识别》PDF+DOC2020年第06期 刘清华,郭英,郎爱坤,冯茗扬,孙建立 《基于双金属膜片结构的海底地震勘探光纤加速度传感器研究》PDF+DOC2012年第08期 蒋东山,张发祥,张文涛,李芳 《基于支持向量机的跌倒检测方法研究》PDF+DOC2014年第09期 梁维杰,张应红,景晖,黄博,郑骥 《一种基于特征选取的传感器选择方法》PDF+DOC2013年第09期 刘宏志,吴中海,张兴
  • 传统基于加速度传感器的运动识别方法通常假设传感设备是固定放置的,当传感设备的放置方式或位置偏离预定设置时识别性能会受到极大影响。然而,在普适计算环境下使用最为广泛的传感设备——智能手机,通常无法预先固定其放置方式和位置。为解决此问题,提出了一种基于加速度传感器、与放置方式和位置无关的运动识别方法。该方法首先基于一种降维算法将原始三维加速度信号处理成与放置方式无关的一维信号,然后借鉴生物信息学中的“模体”(Motif)概念抽取一维信号中与放置位置无关的模式特征,最后基于模式特征构建向量空间模型(VSM)对运动进行识别。实验结果表明,该方法在不固定传感设备放置方式和位置条件下的运动识别率达到81.41%。

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