作者：王高宣 单位：甘肃省科学院 出版：《甘肃科学学报》2019年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGSKX2019030010 DOC编号：DOCGSKX2019030019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《利用GRNN和PNN对运动姿态的识别研究》PDF+DOC2018年第01期 黄元植,黄锐敏,莫冰,傅文源 《基于加速度传感器的上肢运动信息采集与姿态识别》PDF+DOC2017年第07期 张俊杰,孙光民,李煜,张翼,李俊,闫正祥,马北川,刘天伦 《基于树莓派与惯性传感器的双足人形机器人姿态解算及控制系统的设计及实现》PDF+DOC 王寅霄,彭熙,谷科瑾,康雨婷,张宇轩,张玉琢 《基于加速度传感器的运动检测装置》PDF+DOC2018年第12期 贺发文,许荣谊,汪文海,尤明辉,李立锋 《一种考虑单步统计特征的运动员动作速度识别分析》PDF+DOC2019年第17期 李华伟,吴超 《基于加速度传感器的建筑工人施工行为识别方法》PDF+DOC2017年第12期 强茂山,张东成,江汉臣 《基于运动传感器的帕金森自动分级研究》PDF+DOC2018年第09期 杨越,汪丰,孙丰,郑慧芬 《封锁雷智能防排系统》PDF+DOC2014年第05期 孙宇嘉,王晓鸣,贾方秀,于纪言 《基于惯性感应的手机交互模型研究及应用分析》PDF+DOC2013年第05期 王军,桂雪会 《基于系统辨识与数据融合的动态倾角测量的研究》PDF+DOC2012年第19期 行阳阳,梁义维

    • 为了有效识别篮球运动员的运动姿态，提升运动员的训练效果，提出了一种基于多特征融合和机器学习的篮球运动姿态识别方法。该方法利用惯性传感器采集运动员的加速度和角速度数据，分别从时域和频域提取多维运动姿态特征，通过特征选择和机器学习实现篮球运动姿态识别。实验结果表明，该方法能够有效识别篮球运动姿态，姿态识别平均准确率达到97%以上。

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