【摘 要】
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为解决无线体域网WBAN（Wireless Body Area Network）中人体姿态识别率低、算法复杂的问题,设计了一种以多层分级理论为基础的人体姿态多级分层识别算法。考虑到使用者的舒适度,
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,空军航空大学飞行器控制系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61074165,61273064）
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为解决无线体域网WBAN（Wireless Body Area Network）中人体姿态识别率低、算法复杂的问题,设计了一种以多层分级理论为基础的人体姿态多级分层识别算法。考虑到使用者的舒适度,将九轴加速度陀螺仪传感器（VG350）做成腰带佩戴在腰部实时采集数据。运用加速度向量幅值（SVM：Signal Vector Magnitude）、角度、角加速度和位移等参量,通过对实际测量数据的分析,将坐、蹲、弯腰、慢走和跑等姿态进行识别。实验结果表明,该算法简单,姿态识别率高达96.5%。
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