基于加速度信號(hào)的人體上肢動(dòng)作識(shí)別研究.pdf

1、在人機(jī)交互領(lǐng)域,自然人機(jī)交互技術(shù)逐漸成為人機(jī)交互新的發(fā)展方向,它是追求自然、和諧、人性化的新型人機(jī)交互方式?；诩铀俣刃盘?hào)的人體動(dòng)作識(shí)別技術(shù)作為一種自然人機(jī)交互方式,受到了研究人員的廣泛重視,在智能人機(jī)交互、虛擬現(xiàn)實(shí)、體感游戲、醫(yī)療康復(fù)訓(xùn)練等多種領(lǐng)域顯現(xiàn)出極大的應(yīng)用潛力。
　　基于加速度信號(hào)的人體上肢動(dòng)作識(shí)別是一種新興的動(dòng)作識(shí)別技術(shù)。盡管近十幾年來取得了較快的發(fā)展,但還處于相對(duì)基礎(chǔ)的研究階段。要進(jìn)行動(dòng)作識(shí)別的研究,其過程通常包括動(dòng)

2、作信號(hào)獲取、動(dòng)作數(shù)據(jù)處理和動(dòng)作模式識(shí)別三個(gè)步驟。如何設(shè)計(jì)動(dòng)作的加速度信號(hào)采集方案、如何對(duì)獲取的加速度信號(hào)進(jìn)行處理、如何實(shí)現(xiàn)較高精度的上肢動(dòng)作模式識(shí)別等是目前基于加速度信號(hào)的上肢動(dòng)作識(shí)別研究的主要難點(diǎn)。本課題圍繞這些問題來進(jìn)行探討,展開了一系列研究。本文所做的主要研究工作包括以下幾個(gè)方面:
　　1、在查閱大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,簡(jiǎn)單綜述了開展本課題研究工作的背景及意義,并對(duì)國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,進(jìn)而明確本課題的研究?jī)?nèi)容,并給

3、出總體研究方案。
　　2、設(shè)計(jì)并開發(fā)了一套數(shù)據(jù)采集裝置。提出一種新的人體上肢動(dòng)作的加速度信號(hào)獲取方案,基于三軸加速度傳感器 ADXL345研制出了一套動(dòng)作加速度信息采集設(shè)備,并對(duì)其硬件系統(tǒng)電路設(shè)計(jì)和軟件采集程序設(shè)計(jì)兩方面的內(nèi)容分別進(jìn)行介紹。
　　3、結(jié)合小波理論,提出一種基于統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法的上肢動(dòng)作識(shí)別算法。介紹了基于小波閾值去噪和歸一化的預(yù)處理方法。分別提取預(yù)處理后的三維加速度信號(hào)的時(shí)域特征參數(shù)和三層小波包分解的全維能量

4、信息特征參數(shù),構(gòu)建特征向量。最后介紹了 SVM分類器設(shè)計(jì)的相關(guān) SVM理論以及 SVM分類算法實(shí)現(xiàn)的開源軟件 LIBSVM。
　　4、設(shè)計(jì)了具體的實(shí)驗(yàn)對(duì)總體研究方案進(jìn)行驗(yàn)證分析。選取10位實(shí)驗(yàn)對(duì)象參與數(shù)據(jù)的采集工作,自定義7種上肢動(dòng)作模式,要求每種動(dòng)作每位實(shí)驗(yàn)者執(zhí)行30次,得到實(shí)驗(yàn)的原始數(shù)據(jù)集。原始加速度數(shù)據(jù)不能直接用于分類識(shí)別,還需要進(jìn)行預(yù)處理和特征參數(shù)的提取,并通過得到的特征向量來建立泛化性能較好的 SVM分類器。為了得到最優(yōu)