随着人们生活水平的提高,人们对运动健身越来越重视,越来越多的人喜欢通过运动来锻炼身体,尤其是球拍类运动(羽毛球,乒乓球,网球等)更是深受广大人民的喜爱。同时,随着智能手机和传感器网络的发展,可穿戴的智能体育运动设备如运动手环,智能手表,智能运动鞋也得到了迅速的发展。这些智能可穿戴设备大多会统计运动者运动过程中的相关数据,通过这些统计数据可以很直观的显示出运动者的运动特征,此外还可以通过对这些统计数据的分析来指导运动者的运动,提高运动者的竞技水平,使运动者对运动更感兴趣。然而,目前关于球拍类运动挥拍动作识别方面的研究相对较少。因此本文以羽毛球运动为例,使用单惯性传感器来采集6类常见的羽毛球运动挥拍动作数据,研究出一种羽毛球挥拍动作的识别算法,并基于此研发出一款集羽毛球挥拍动作实时识别,运动统计,运动分析并具有分享功能的智能羽毛球训练系统软件。主要研究内容如下:(1)提出了一种基于单惯性传感器的羽毛球运动挥拍动作的识别方法。本文采用将单惯性传感器固定在羽毛球拍底部的数据采集方法,提出一种基于滑动窗口和动作窗口相结合的实时运动数据流的窗口分割方法,而后将截取的运动数据进行特征提取,并采用PCA算法进行降维。最后研究出一种基于两层分类器的识别算法识别六类常见挥拍动作,第一层识别算法通过C4.5决策树算法来识别运动者的握拍方式,第二层识别算法基于随机森林算法识别挥拍动作。最终实验表明,本文所研究的算法对常见的六类挥拍动作的识别准确率达到95.36%。(2)设计并实现了一款智能羽毛球训练系统软件。本文基于上述的羽毛球挥拍动作识别算法开发出一款基于Android移动操作系统的智能羽毛球训练系统。所开发的软件由BLE(低功耗蓝牙)数据采集模块,注册登录模块,运动统计和分析模块,社交模块组成。能够实现羽毛球运动挥拍动作的实时识别,运动的统计和分析,运动状态的分享等功能,可以用来进行辅助训练。