三轴加速度传感器的步态识别系统
基于ARM9 的三轴加速度传感器动作识别装置设计
基于ARM9 的三轴加速度传感器动作识别装置设计摘要：该装置以ARM9为核心，采用linux操作系统，驱动飞思卡尔的三轴陀螺仪mma7660fc 传感器采集外部动作的数据。
加以算法分析处理，即可得到方向的角度变化、震动、敲击的外部信息。
该装置可用于MP3、PDA、MID、智能手机等各种手持电子设备的人性化智能控制。
关键字：三轴加速度传感器、linux操作系统、ARM9ARM9-based three-axis acceleration sensor device designed to identify the actionAbstract:The device to ARM9 core, using linux operating system, drivers ofthree-axis gyroscope mma7660fc Freescale sensor data acquisition external action. To algorithm analysis and processing, can be obtained by changing the angle of orientation, vibration, percussion external information. The device can be used for MP3, PDA, MID, smart phones and other handheld electronic devices, human intelligent control.Keywords: three-axis accelerometer, linux operating system, ARM90 引言随着电子消费品性能和功能的不断发展，消费者对产品的各种人性化的操作的需求也不断提高，因此，在手持设备等便携电子产品上使用各种智能传感器采集外部各种信息，并用于完善设备本身功能的控制，使其更加人性化，具有现实意义。
基于单个三轴加速传感器的人体运动状态识别
基于单个三轴加速传感器的人体运动状态识别蔡培君【摘要】Cognition of human movement state is the base of elder people movement monitor system .Human movement state is involved two aspect:rest and active.Active includes working, running, jumping and so on.Human acceleration is detected re-al-timely by triaxial acceleration sensor, extracting variation of the amplitude of acceleration as characteristic of human movement detection.Building AR(1) model of human movement and using Kalman filter algorithm, adaptive threshold and decision tree to distinguish working and running.%人体运动状态识别是老人运动状态监测系统的基础。
人体运动状态包括运动和休息两个方面，其中运动状态又可分为走、跑、跳和跌倒等。
本文利用三轴加速传感器对人体加速度进行实时检测，提取加速度幅值变化量，并将其作为人体运动状态检测的特征值，构建人体运动状态一阶自回归模型，利用卡尔曼滤波、自适应阈值法以及决策树对走和跑进行识别。
【期刊名称】《安庆师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(000)001【总页数】4页(P83-86)【关键词】运动状态;三轴加速传感器;卡尔曼滤波;决策树【作者】蔡培君【作者单位】安徽大学江淮学院计算机系，安徽合肥230031【正文语种】中文【中图分类】TP301.6人体运动状态识别是老人运动状态监测系统的基础。
计步器工作原理
计步器工作原理计步器是一种用于测量行走步数和计算行走距离的便携式电子设备。
它被广泛应用于健身、运动和健康管理领域。
计步器的工作原理基于加速度传感器和算法来检测身体的运动状态。
下面将详细介绍计步器的工作原理。
1. 加速度传感器计步器内置了一种称为加速度传感器的装置。
加速度传感器可以测量物体在三个方向上的加速度变化。
通常，计步器使用三轴加速度传感器，可以分别测量物体在X轴、Y轴和Z轴上的加速度变化。
2. 步态识别算法计步器内部的步态识别算法是计步器能够准确计算步数的关键。
步态识别算法通过分析加速度传感器测量到的数据来判断用户是否在走路。
常见的步态识别算法包括峰值检测算法、阈值算法和机器学习算法等。
3. 峰值检测算法峰值检测算法是最简单和常用的步态识别算法之一。
它通过检测加速度传感器数据中的峰值来判断用户的步伐。
当用户迈出一步时，加速度传感器会检测到一个峰值，然后算法会记录这个峰值，并将其判定为一步。
4. 阈值算法阈值算法是另一种常用的步态识别算法。
它通过设置一个特定的阈值来判断用户是否在走路。
当加速度传感器测量到的数据超过阈值时，算法会将其判定为一步。
阈值算法可以根据用户的身高、体重和步长等参数进行个性化设置，以提高计步器的准确性。
5. 机器学习算法机器学习算法是一种更高级的步态识别算法。
它通过训练计步器的模型来学习和识别用户的步态。
机器学习算法需要大量的数据进行训练，以提高计步器的准确性和适应性。
6. 数据处理和显示计步器会将测量到的步数和行走距离数据进行处理，并显示在设备的屏幕上或者通过无线连接传输到用户的手机或者电脑上。
数据处理包括去除噪声、滤波和计算等步骤，以保证数据的准确性和可靠性。
7. 其他功能除了计步功能，现代计步器还具有许多其他功能，如心率监测、睡眠监测、卡路里消耗统计等。
这些功能通过内置的传感器和算法来实现，并提供更全面的健康管理和运动监测。
总结：计步器是一种利用加速度传感器和步态识别算法来测量步数和行走距离的电子设备。
打破信号束缚!利用三轴加速度传感器的计步测算法!
打破信号束缚！利用三轴加速度传感器的计步测算
法！
现如今，很多现代人都非常注重自己的日常锻炼，计步作为一种有效记录监控锻炼的监控手段，被广泛应用在移动终端的应用中。
目前，大部分的计步都是通过GPS信号来测算运动距离，再反推行走步数实现的。
这种方法很是有效，但在室内或没有GPS信号的设备上无法工作。
同时，GPS精度对结果的干扰也比较大。
为避免上述问题的出现，我们可以考虑一种新的测步方法，即：通过设备上的加速度传感器来计算步数，在不支持GPS的设备上也可正常工作。
还可以与GPS互相配合测步，这样可令使用场景变得多样。
1.先要摸清模型的特征
目前，大部分设备都提供了可以检测各个方向的加速度传感器。
以iOS设备为例，我们利用了其三轴加速度传感器（x，y，z轴代表方向如图）的特性来分析。
分别用以检测人步行中三个方向的加速度变化。
iOS设备的三轴加速度传感器示意图
用户在水平步行运动中，垂直和前进两个加速度会呈现周期性变化，如图所示。
在步行收脚的动作中，由于重心向上单只脚触地，垂直方向加速度是呈正向增加的趋势，之后继续向前，重心下移两脚触底，加速度相反。
水平加速度在收脚时减小，在迈步时增加。
三轴加速度 运动检测的一般方法 -回复
三轴加速度运动检测的一般方法-回复三轴加速度运动检测是一种常见的技术，在许多应用领域中都有广泛的应用。
这种技术通过使用三个加速度传感器，在三个轴向（X、Y和Z轴）上收集数据，并根据这些数据来检测物体的运动。
本文将一步一步回答关于三轴加速度运动检测的一般方法。
第一步：传感器选择在进行三轴加速度运动检测之前，我们需要选择适合的传感器。
市场上有许多不同类型的传感器可供选择，如MEMS（微机电系统）加速度传感器、陀螺仪和磁力计。
对于三轴加速度运动检测，MEMS加速度传感器是最常用的选择。
这些传感器具有小巧、低功耗和成本低廉的特点，广泛应用于消费电子、运动设备和汽车等领域。
第二步：传感器部署一旦选择了合适的传感器，就需要将其部署到要检测的物体上。
传感器应该按照一定的布局策略，在物体的不同轴向上正确定位。
例如，对于一个手持设备或智能手机，可以将传感器置于设备的底部，并垂直于设备的屏幕放置，以测量X、Y和Z轴上的加速度。
这种传感器部署方式可以提供准确的运动检测和姿态识别。
第三步：数据采集当传感器部署完成后，就可以开始采集数据。
传感器将实时地测量物体在各个轴向上的加速度，并以数字形式输出。
这些数据可以通过串行接口（如SPI或I2C）传输到控制单元或微处理器进行处理。
在数据采集过程中，需要注意传感器的采样率和分辨率。
采样率指的是传感器每秒钟采集的数据点数量，而分辨率则表示传感器能够区分的加速度范围。
高采样率和高分辨率可以提供更精确和细致的运动检测。
第四步：信号处理和数据分析采集到的原始数据需要进行信号处理和数据分析，以提取有用的信息。
常见的信号处理方法包括滤波、峰值检测和时域/频域分析。
滤波可以去除噪声，并提高数据的质量。
峰值检测可以用于检测物体的加速度峰值，从而判断是否发生了运动。
时域/频域分析可以帮助确定物体的运动模式和频率。
第五步：运动检测算法在信号处理和数据分析的基础上，可以开发运动检测算法来实现更高级的功能。
三轴加速度传感器原理
三轴加速度传感器原理三轴加速度传感器是一种能够测量物体在三个方向上加速度的传感器。
它通常由微机电系统（MEMS）加速度传感器和信号处理电路组成，可以广泛应用于智能手机、平板电脑、运动追踪器、汽车安全系统等领域。
本文将介绍三轴加速度传感器的原理和工作方式。
三轴加速度传感器是基于牛顿第二定律的原理工作的。
根据牛顿第二定律，物体的加速度与作用在物体上的力成正比，与物体的质量成反比。
因此，通过测量物体所受的力，可以计算出物体的加速度。
三轴加速度传感器利用微机电系统的微小结构，在受到外部加速度作用时，微结构会产生微小的位移或应变，通过这种微小的变化，可以测量出物体在三个方向上的加速度。
三轴加速度传感器通常采用微机电系统（MEMS）技术制造。
MEMS技术是一种将微型机械结构、微型传感器、微型执行器和微型电子器件集成在一起的技术，可以实现微小尺寸、低功耗、高灵敏度的传感器。
在三轴加速度传感器中，微机电系统的微型结构会随着外部加速度的变化而发生微小的位移或应变，这种微小的变化会被传感器捕获并转换成电信号，再经过信号处理电路进行处理和放大，最终输出测量结果。
三轴加速度传感器可以测量物体在X、Y、Z三个方向上的加速度。
在静止状态下，传感器会受到重力的作用，产生一个固定的重力加速度。
当物体发生加速度运动时，重力加速度会与物体的运动加速度叠加，通过对叠加后的加速度进行分解和处理，就可以得到物体在三个方向上的加速度。
三轴加速度传感器在实际应用中具有广泛的用途。
在智能手机和平板电脑中，三轴加速度传感器可以用于屏幕旋转、姿态识别、摇晃操作等功能；在运动追踪器中，可以用于计步、睡眠监测、运动轨迹记录等功能；在汽车安全系统中，可以用于碰撞检测、车辆稳定控制等功能。
通过测量物体在三个方向上的加速度，三轴加速度传感器可以实现对物体运动状态的精确监测和控制。
总之，三轴加速度传感器是一种能够测量物体在三个方向上加速度的传感器，它利用微机电系统的微小结构和信号处理电路，可以实现对物体运动状态的精确监测和控制。
三轴加速
[57]
。
北京工业大学工学博士学位论文
32
3.1.1人体物理活动的加速度特征
人体日常活动的频率小于20Hz
[58,59]
。运动往往是一个复杂的过程，一个动
作是由人体各个部位协调完成的。如果用加速度值衡量，即使是一个动作，身体
不同部位的加速度值也是不相同的。Bhattacarya等对人体跑步和跳起的动作进
。就目前的技术来讲，存
在三种获取动作信息的方式：
（1）基于计算机视觉技术：该种技术是将传感器（如摄像头）安装在人的
活动场景中，对图像或视频的图像序列进行处理实现运动分析
[50]
。这种方式获取
运动信息的方法算法复杂度较大，实时性较差
[51,52]
。
（2）基于跟踪技术：这种技术是通过三维跟踪技术获得运动位置，然后进
AF M(3-1)
其中A是加速度，F是力，M是质量。
根据工作原理，加速度传感器分为压电式、压阻式、电容式，其中压阻式加
速度传感器在体积、价格、市场占有率方面具有明显优势。根据测得数据的维数，
加速度传感器有单轴向、双轴向和三轴向，由于三轴加速度传感器（Triaxial
accelerometer, TA）能同时检测到三维（X轴，Y轴，Z轴）加速度信息，本文中
同时由于它能提供测试对象的运动方向和运动幅度信息，已经成为有效的人体运
动分析工具，受到国内外研究者的重视
[54,55,56]
。
由于人体运动多种多样，不同类型的物理活动需要佩戴的惯性传感器的种类
和位置不同。研究证明在单独使用传感器方面，加速度传感器（Accelerometer，
ACC）能提供最多种类运动的大量物理信息，因此在监测体能锻炼、姿态平衡性
计步器的工作原理
计步器的工作原理计步器是一种常见的便携式电子设备，用于计算和记录人体行走步数。
它通过内置的加速度传感器来检测人体的运动，并将其转化为步数。
下面将详细介绍计步器的工作原理。
1. 加速度传感器计步器内置了一个加速度传感器，通常是三轴加速度传感器。
这种传感器可以测量物体的加速度，包括重力加速度和线性加速度。
计步器使用加速度传感器来检测人体的运动状态。
2. 步态识别算法计步器内部运行着一种称为步态识别算法的软件程序。
这个算法通过分析加速度传感器接收到的数据，识别出人体的步行动作。
3. 步行特征步态识别算法通过分析加速度传感器接收到的数据，识别出人体的步行特征。
步行特征包括步幅、步频、步行姿势等。
4. 步数计算根据步态识别算法分析得到的步行特征，计步器可以准确地计算出人体的步数。
计步器通常会将计算得到的步数显示在设备的屏幕上。
5. 数据存储和显示计步器通常具有内置的存储器，可以存储一定时间内的步数数据。
一些高级计步器还可以通过无线连接将数据传输到智能手机或电脑上进行进一步分析和展示。
6. 能量消耗估算一些计步器还可以根据步行的步数和运动的强度估算出人体的能量消耗。
这个功能对于进行健身和减肥的人来说非常有用。
7. 其他功能除了计步功能外，一些计步器还具有其他功能，如心率监测、睡眠监测、距离测量等。
这些功能可以提供更全面的健康数据。
总结：计步器通过内置的加速度传感器和步态识别算法，能够准确地计算人体的步数。
它是一种简单而实用的健康监测设备，可以帮助人们掌握自己的运动情况，促进健康生活方式的养成。
基于三轴加速计的运动识别与控制系统
基于三轴加速计的运动识别与控制系统
摘要：计算机的应⽤越来越⼴泛，⼈机交互也越来越⾃然。
本⽂设计了基于三轴加速计LIS302的识别与控制系统，采⽤STM32F407进⾏数据采集，使⽤LabVIEW研究并实现了运动分析、模式识别等技术。
通过实验测试，设计的运动识别与控制系统能实时监测运动，并准确输出识别结果。
关键字：⼈机交互三轴加速计 STM32F407 LabVIEW
1.
2. 引⾔
⼈机交互从早期的⼿⼯作业阶段到作业控制语⾔及交互命令语⾔阶段，随着微软Windows操作系统的出现，⼈机交互进⼊了图形⽤户界⾯（GUI）阶段，在科技⾼速发展的今天，⽹络⽤户界⾯，多通道、多媒体的智能⼈机交互⽇益兴盛，⼈与计算机的交互更加友善。
通过⼈的动作实现对虚拟环境的控制，将极⼤增加⽤户的体验感，让⽤户有⾝临其境的感觉。
3. 系统设计
1. 概要设计
系统只要分为两部分：硬件部分和软件部分。
硬件部分：设计基本数据采集电路，将X、Y、Z轴⽅向的加速度进⾏采集，通过⽆线传输装置发送到PC上。
软件部分实现对采集的数据分析，特征提取，并输出识别结果，然后根据识别结果做出不同响应。
图1 为系统结构图
图1 系统结构图
1. 详细设计
1. 硬件部分：
⽤于加速度测量选⽤的传感器是LIS302DL。
ST公司的
2.
1.
1.
1.
1.
2.
1.。
利用三轴加速度传感器的计步测算法
利用三轴加速度传感器的计步测算法计步算法是利用三轴加速度传感器检测人体步态并计算步数的一种方法。
以下是一个简单的计步测算法，可以用来实现计步功能。
首先，我们需要理解什么是步态。
步态是指人体行走时的周期性动作，主要包括起步、摆动和着地三个阶段。
在起步阶段，人体重心逐渐向前移动，从而使一个脚离地。
在摆动阶段，人体通过抬腿和摆动腿部来推进身体向前。
在着地阶段，摆动的腿着地并承受身体重量。
计步测算法主要基于以下两个原则进行工作：1.步态检测：通过分析加速度传感器数据，检测出起步、摆动和着地阶段，从而判断是否产生了一次步行动作。
2.步数计算：通过步态检测的结果，统计步行动作的次数，从而计算出步数。
下面是一个简单的计步测算法的步骤：步骤1：采集数据通过三轴加速度传感器，采集人体行走时的加速度数据。
步骤2：滤波处理对采集到的加速度数据进行滤波处理，以消除噪音干扰。
步骤3：特征提取根据步态的周期性特征，提取加速度信号中的起步、摆动和着地阶段。
步骤4：步态检测通过对特征提取的结果进行分析，判断是否产生了一次步行动作。
例如，根据加速度信号的峰值和谷值，可以判断起步和着地阶段。
步骤5：统计步数根据步态检测的结果，统计步行动作的次数，从而计算出步数。
步骤6：重置计步器根据一定的条件，例如长时间不活动或者手动指定，重置计步器并清零步数。
这是一个简单的计步测算法，实际应用中还可以结合其他传感器数据，例如陀螺仪数据、磁力计数据等，进行更精确的步数计算。
同时，还可以通过机器学习等方法，优化算法性能，提高计步的准确性。
总的来说，利用三轴加速度传感器的计步测算法是一种简单实用的方法，通过分析人体步态来计算步数，可以广泛应用于智能手环、智能手机等移动设备中，实现计步功能，更好地服务于人们的健康与运动。
用于测量物体在三个轴向上的加速度的 小型的加速度计传感器MMA7660原理
用于测量物体在三个轴向上的加速度的小型的加速度计传感器MMA7660原理
MMA7660是一种小型的加速度计传感器，用于测量物体在三个轴向上的加速度。
它基于微机电系统（MEMS）技术，采用微小的机械结构和微电子元件来实现加速度的测量。
MMA7660的工作原理可以简单描述如下：
1.传感器结构：MMA7660内部包含了一个微小的感应结构，
通过微电子加工技术将机械结构集成在芯片中。
这个结构通常包括微小的加速质量块、弹性结构和微电子传感元件。
2.加速度测量：当MMA7660受到加速度影响时，加速度会使
得内部的加速质量块发生相对位移。
这个位移会导致弹性结构发生变形或压缩，进而导致微电子传感元件的电特性发生变化。
3.传感器输出：MMA7660通过对微电子传感元件的测量，可
以将加速度信号转换为数字信号，以提供给微控制器或其他数字系统进行进一步处理。
传感器通常提供三轴的加速度数据，分别表示物体在X轴、Y轴和Z轴方向的加速度值。
4.数据处理：传感器内部的电路和算法会对原始的加速度信号
进行滤波和数据处理，以提供稳定和准确的输出。
这样的数据处理可以包括噪声滤波、零点校准和加速度数据的安全范围控制等。
总的来说，MMA7660的工作原理基于通过微机电系统技术
实现的微小感应结构来测量物体在三个轴向上的加速度变化。
通过将机械位移转换为电信号，并经过电路和算法的处理，最终得到稳定和准确的加速度数据输出。
这使得MMA7660成为各种移动设备、运动控制和导航系统等中常用的加速度计传感器。
计步器的工作原理
计步器的工作原理计步器是一种常见的电子设备，用于计算和记录用户的步数，以帮助他们跟踪和监控日常步行活动。
计步器的工作原理基于加速度传感器和算法的组合，通过测量身体的加速度变化来判断用户的步伐。
一、加速度传感器计步器中常用的加速度传感器是三轴加速度传感器，它可以测量物体在三个方向（X、Y、Z轴）上的加速度。
这些传感器通常基于微机电系统（MEMS）技术，使用微小的机械结构和电子元件来感测加速度。
当用户行走时，计步器佩戴在身上，加速度传感器会感知到身体的微小震动和加速度变化。
二、步伐识别算法计步器使用步伐识别算法来分析加速度数据，以确定用户的步数。
这些算法通常基于模式识别和信号处理技术，通过识别特定的步伐模式来计算步数。
步伐识别算法的基本原理是通过分析加速度传感器数据中的震动和周期性变化来检测步伐。
当用户行走时，每一步都会产生一个特定的震动和加速度变化模式。
算法会根据这些模式来判断用户是否在行走，并计算步数。
三、计步器的工作流程1. 数据采集：计步器通过加速度传感器采集用户的加速度数据。
传感器会以固定的时间间隔（如每秒钟）采集一组加速度数据，并将其存储在内部存储器中。
2. 数据处理：计步器会对采集到的加速度数据进行预处理和滤波，以去除噪声和干扰。
预处理的目的是提高步伐识别算法的准确性。
3. 步伐识别：计步器使用步伐识别算法对预处理后的加速度数据进行分析。
算法会检测震动和周期性变化，并根据步伐模式来计算步数。
一般情况下，算法会设置一个阈值来判断是否发生了步伐。
4. 步数计算：根据步伐识别的结果，计步器会累加用户的步数，并将其显示在屏幕上或通过无线连接传输到其他设备上。
5. 数据存储和分析：计步器通常具有内部存储器，可以存储用户的步数和其他相关数据。
用户可以随时查看自己的步数记录，并进行数据分析和比较。
四、计步器的精确性和误差计步器的精确性受到多种因素的影响，包括传感器的质量、算法的准确性、佩戴位置的准确性等。
基于三轴加速度传感器的人运动识别研究的开题报告
基于三轴加速度传感器的人运动识别研究的开题报告一、研究背景与意义随着智能手机、智能手表等智能设备的普及，人们可以方便地记录自己的身体运动情况。
而运动识别技术能够从感应设备中获取人的运动信息，为健康管理、运动训练等领域提供有力支持。
其中，基于三轴加速度传感器的人运动识别技术因为能够获取的信息全面、精准性高等优点，已经成为了当前人运动识别研究的热点。
本研究将探讨基于三轴加速度传感器的人运动识别技术的发展趋势和应用现状，研究其能够对健康管理、运动训练等领域产生的正面影响，有利于推进这一领域的研究和应用。
二、研究内容与方法1. 研究内容：（1）探讨基于三轴加速度传感器的人运动识别技术的研究现状和发展趋势。
（2）分析基于三轴加速度传感器的人运动识别技术在健康管理、运动训练等领域的应用现状。
（3）提出一种基于三轴加速度传感器的人运动识别算法，并进行实验验证。
2. 研究方法：（1）文献资料法：查阅相关领域的文献资料、研究报告等，对基于三轴加速度传感器的人运动识别技术的研究现状、发展趋势、应用现状进行系统的梳理和分析。
（2）实验研究法：设计实验方案和算法模型，在不同的环境和运动情况下测试和验证基于三轴加速度传感器的人运动识别算法，并进行数据分析和结果总结。
三、预期成果与意义预计本研究将达到以下成果：（1）全面了解基于三轴加速度传感器的人运动识别技术的研究现状和发展趋势，剖析其在健康管理、运动训练等领域的应用现状。
（2）提出一种能够有效实现基于三轴加速度传感器的人运动识别的算法，并进行实验验证。
（3）探讨基于三轴加速度传感器的人运动识别技术在健康管理、运动训练等领域的应用前景，探索其在未来的应用和发展。
本研究的意义在于推进基于三轴加速度传感器的人运动识别技术的研究和应用，有助于提高健康管理、运动训练等领域的效率和精度，进一步推动智能化、数字化的发展。
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三轴加速度传感器的步态识别系统
近年来随着微机电系统的发展，加速度传感器已经广泛应用于各个领域并拥有良好的发展前景。
例如在智能家居、手势识别、步态识别、跌倒检测等领域，都可以通过加速度传感器实时获得行为数据从而判断出用户的行为情况。
目前许多智能手机都内置多种传感器，通过预装软件就能够获得较精确的原始数据。
本文提出一种基于三轴加速度传感器，用智能手机采集用户数据，对数据进行处理及特征提取获得特征矩阵并分类识别的方法，有效地识别了站立、走、跑、跳四种动作。
人体动作识别处理过程主要包含数据采集、预处理、特征提取和分类器识别数据采集数据采集和发送模块安装在用户端，另一个数据接收模块接在电脑终端上。
由于我们制作的采集模块很轻、很小，所以方便佩戴。
当用户运动时，三轴加速度传感器会将据采集并通过无线方式发送给电脑接收模块，再通过电脑上的软件部分对采集到的数据进行分析处理，将结果输出，显示用户的实时状态。
本文使用的加速度传感器数据来自于共计６０个样本。
传感器统一佩戴于腰间。
本文选取了其中一位采集者的数据用于主要分析研究，
其余两位采集者的数据则用于验证由第一位采集者数据研究所得的结论，这样的做法既减小了数据处理的繁杂又能保证最终结果的准确性。
预处理应用程序设置的采集时间间隔为０．１ｓ，对每一个动作的采集时间为２５ｓ。
考虑到用户在采集数据一开始与将要结束时的动作不平稳可能对数据带来较大影响，前２ｓ２ｓ采集的数据将被舍弃不予分析。
因原始加速度信号一般都含有噪声，为了提高数据分析结果的准确性，通常在原始加速度信号进行特征提取前对其进行去躁、归一化、加窗等预处理。
通过加窗处理，不仅规整了加速度信号的长度，而且方便研究人员按照需要选择适宜的信号长度，这样有利于后续的特征提取。
许多研究人员使所示。
研究人员采集的加速度传感器信号由于采集者的动作力度不同造成加速度信号的幅度差异较大，这会对之后的分类识别造成负面影响，归一化技术可以调整加速度信号的幅度，按照一定的归一化算法可以使加速度信号的幅度限定在某一数值范围内，文献[２]在识别跑、站立、跳和走路这四种动作时对四种动作的加速度信号进行了归一化；文献[３]在进行手势识别时对手势动作的加速度信号进行了归一化处理。
特征提取特征提取和选择模块的作用在于从加速度信号中提取出那些表征人体行为的特征向量，处于预处理模块和分类器模块之间，是人体行为识别过程中的一个重要环节，直接影响分类识别的效果。
特征的提取方法具有多样性，对于不同的识别目的，研究人员会提取不同的特征，例如为了识别分类站立和跑步，研究人员通常会选取方差和标准差这类能够反映加速度信号变化大小的特征，而为了识别分类走路和跑步，研究人员通常会选取能量
和均值这类能够反映加速度信号大小的特征。
使用不同的特征表征行为会对分类识别效果产生不同的影响，因此寻找更加有效的特征一直是研宄人员关注的一个课题。
通过查阅大量的文献，大致可以把加速度信号的特征概括为时域特征、频域特征和时频特征这三类本文选取了加速度的阈值作为识别不同动作的主要特征。
每个加速度包含了轴的加速度信号，分别代表了前后、左右、上下这三位的加速度信号。
我们都知道，人体日常行为的不同动作的剧烈程度是不相同的，动作的幅度自然不一样。
因此本文主要选取加速度的阈值作为识别不同动作的主要特征。
种动作数据的其中一个窗格，每个窗格时间跨度为３ｓ。
由图个轴的加速度大小都不一样，而每个轴的加速度大小与方向又与加速度传感器佩戴在采集者身上的方向位置有关，因此不容易定性分析。
而以合加速度的阈值作为用于主要分析的特征，则不用考虑个轴加速度的分量大小与方向，又可以使各个动作的幅值差异基于三轴加速度传感器的人体动作识别研究（广东第二师范学院物理系，广东广州５１０３０３）ＨｕｍａｎＡｃｔｉｖｉｔｙＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈＢａｓｅｄＴｈｒｅｅ－ＤｉｍｅｎｓｉｏｎａｌＡｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒ
摘要：提出一种基于三轴加速度传感器的人体动作识别方法，通过对采集到的数据进行预处理，提取多种统计特征包括标准差、阈值、偏度、峰度等进行分类识别。
能够有效地识别站立、行走、跑、跳这四种人体基本日常行为动作。
关键词：人体动作识别，阈值，加速度传感器，特征提取
Abstract：Ｉｎｐａｐｅｒ,ａｍｅｔｈｏｄａｃｔｉｖｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｂａｓｅｄ３Ｄａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏ
ｎｓｅｎｓｏｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ａｆｔｅｒｓｅｎｓｏｒｄａａｃｏｌｌｅｃｔｅｄ,ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ,ｍａｎｙｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓｓｔａｎｄａｒｄｄｅｖｉａｔｉｏｎ,ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ,ｓｋｅｗｎｅｓｓｋｕｒｔｏ-ｓｉｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅｃｏｇｎｉｚｅｆｏｕｒｈｕｍａｎｄａｉｌｙａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ：ｓｔａｙｉｎｇ,ｗａｌｋｉｎｇ,ｒｕｎｎｉｎｇｊｕｍｐｉｎｇ．Keywords：ｈｕｍａｎａｃｔｉｖｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｚｅ,ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ,ａｃｃｅｌｅｒｏｍｅｔｅｒｄａｔａ,ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ*２０１５年度国家级大学生创新创业训练计划项目“基于三轴加速度传感器的人体动作识别研究资助（１４２７８１５０３７）加速度信号的加窗３１基于三轴加速度传感器的人体动作识别研究（上接第３０参考文献〔１〕张铎．自动识别技术应用案例分析〔Ｍ〕．武汉：武汉大学出版社，２０１０：５６－６７〔２〕范书瑞，李琦，赵燕飞．Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ３嵌入式处理器原理与应用〔Ｍ〕．北京：电子工业出版社，２０１１：３４－３６〔３〕汪浩．物联网的触点：ＲＦＩＤ技术及专利的案例应用〔Ｍ〕．北京：科学出版社，２０１０：３３－３９〔４〕Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ＧｓｍＳｔａｎｄａｒｄ：ＧＳＭ,Ｓｈｏｒｔｍｅｓｓａｇｅｐｅｅｒ－ｐｅｅｒｐｒｏｔｏｃｏｌ,ＥｎｈａｎｃｅｄＤａｔａＲａｔｅｓＧＳＭＥｖｏｌｕｔｉｏｎ,ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＮｅｔｗｏｒｋ[Ｍ]．ＧｅｎｅｒａｌＢｏｏｋｓＬＬＣ,２０１１：１２１－１２３〔收稿日期：２０１５．９．１〕一目了然。
合加速度：ａ＝（ａ识别分类每个合加速度值以１ｇ作归一化处理后，合加速度都是９．８的相对值，没有了量纲。
各动作的的阈值设定如图可以清楚地看出，站立动作的阈值都低于１．２，走的动作阈值则介乎１．２１．９之间，跑的动作阈值介乎１．９２．６之间，跳的阈值则是高于２．６。
基于这种动作的阈值差异与设定值，可以设定如图的基本算法。
每３ｓ导入一次数据，每次数据的时间跨度设定为一个窗格（即３ｓ）。
支持向量机ＳＶＭ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ）是Ｃｏｒｔｅｓ１９９５年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中。
它是建立在统计学习理论的ＶＣ维理论和结构分险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能。
支持向量机对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法，将低维输入空间特性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。
特别在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势结束语本文提出了一种基于三轴加速度传感器的人体动作识别研究方法，通过对数据进行归一化、加窗等预处理，提取合加速度的阈值特征，利用支持向量机进行分类识别，有效地识别了站种动作，平均识别率能达到９５％，证明了此方法的有效性。
本文未来的研究工作还可以对数据的预处理进行优化，引用更多更全面的方法对数据去躁；此外，本文对数据的特征提取仍过于单一，未来可考虑引入四分位差、偏度、峰度等特征，把走再细分为上楼与下楼，设计更严谨的算法，充分考虑算法的实时性与准确性，提高对各
种动作的识别分类。
参考文献〔１〕ＹａｎｇＰ．Ｕｓｉｎｇａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅ-ｍｅｎｔｓａｃｔｉｖｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：Ａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｎｅｕｒａｌｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ[Ｊ]．Ｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｌｅｔｔｅｒｓ,２００８,２９(１６)：６４２２１３－２２２０〔２〕ＨｅＡｃｔｉｖｉｔｙｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｒｏｍａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｄａｔａｕｓｉｎｇＡＲｍｏｄｅｌｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＳＶＭＭａｃｈｉｎｅＬｅａｒｎ-ｉｎｇＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ,２００８ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅＩＥＥＥ,２００８,４：２２４５－２２５０〔３〕刘蓉，刘明．基于三轴加速度传感器的手势识别〔Ｊ〕．计算机工程，２０１１，３７（２４）：１４１－１４３〔４〕ＨｓｕＣｈｉｈ－Ｗｅｉ,ＣｈａｎｇＣｈｉｈ－Ｃｈｕｎｇ,ＬｉｎＣｈｉｈ－Ｊｅｎ．ｐｒａｃｔｉ-ｃａｌｇｕｉｄｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＢｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ,２０１０,１(１)：１－１６〔５〕吴青，赵雄．一类新样条光滑支持向量机〔Ｊ〕．西安邮电大学学报，２０１３，１８（６）：６８－７４〔６〕徐川龙，顾勤龙，姚明海．一种基于三维加速度传感器的人体行为识别方法〔Ｊ〕．计算机系统应用，２０１３，２２（６）：１３２－１３５〔７〕衡霞，王忠民．基于手机加速度传感器的人体行为识别〔Ｊ〕．西安邮电大学学报，２０１４．０６．０１５〔收稿日期：２０１５．８．４〕。