作者：马立,刘畅 单位：上海市微型电脑应用学会 出版：《微型电脑应用》2019年第07期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWXDY2019070450 DOC编号：DOCWXDY2019070459 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于三轴加速度传感器的人体运动识别》PDF+DOC2016年第03期 李锋,潘敬奎 《基于三轴加速度传感器的老年人摔倒检测系统》PDF+DOC2014年第12期 许继平,李景涛,彭森,陈天华 《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 《基于智能手机的车辆行为实时判别与渐进矫正方法研究》PDF+DOC2017年第03期 范菁,吴青青,叶阳,董天阳 《基于SVM和阈值分析法的摔倒检测系统》PDF+DOC2017年第07期 陈玮,周晴,曹桂涛 《面向摔倒监测的纽扣型可穿戴式节点系统》PDF+DOC2016年第06期 孙祥,庄伟,戴栋 《基于三轴加速度信号的实时人体状态识别算法》PDF+DOC2012年第11期 李娜,侯义斌,黄樟钦,韩广利,张会兵 《基于MATLAB计步器算法研究》PDF+DOC2011年第02期 黄斌,吴昕慧 《基于加速度特征的人体跌倒检测算法》PDF+DOC2015年第01期 高晓娟,徐光辉,张欢,薛文生 《改进随机森林及其在人体姿态识别中的应用》PDF+DOC2015年第16期 周博翔,李平,李莲

    • 基于DR(航位推算，dead reckoning)算法的室外个人导航，应用三轴加速度传感器采集行人在运动过程中的数据，并对数据的特征进行分析，有效地识别出行人的水平行走和上、下楼梯、静止及跑等运动姿态。以步态检测为基础进行多种运动姿态下步长的计算，从而得到DR算法中的位移距离，以提高个人导航精度。研究将行人日常步态分为易分类(静止和跑)和不易分类(平地走、上楼及下楼)，着重对不易分类的步态进行分类，最终通过小波分析及SVM(支持向量机)相结合的方式得到了精度较高的分类结果。

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