作者：李坤,姜萍萍,颜国正 单位：北京生物医学工程学会;北京心肺血管疾病研究所 出版：《北京生物医学工程》2016年第05期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBJSC2016050070 DOC编号：DOCBJSC2016050079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 目的跌倒在老年人生活中是一种常见的现象，是致使老年人发病和死亡的主要原因之一。实时的跌倒检测系统能够及时报警，缩短等待救治的时间，减少由跌倒引起的意外伤害。可是，在大多数的跌倒检测系统中，人们仅利用加速度计设计检测系统，基于单一数据的算法不能完整表征跌倒时身体姿态变化的信息。为此本文拟采用陀螺仪和加速度计的数据设计跌倒检测的算法。方法首先介绍了利用MEMS惯性传感器设计置于腰间的可穿戴的跌倒检测系统，然后对跌倒的规律进行了分析，基于此提出了基于多传感器数据融合的跌倒检测算法，即通过数据融合的技术提取出身体加速度及其动态量和静态量、加速度变化量、身体姿态角、角速度绝对值之和等特征参数，利用多参数设计了基于阈值判定的跌倒检测算法。结果收集10名志愿者做模拟跌倒以及日常活动的数据，对算法的有效性进行验证，取得96.67%的灵敏度和97%的特异性，并且此指标高于Kagans等算法的结果。结论本文提出的算法在跌倒检测中具有较好的有效性及优点。

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