传统基于加速度传感器的运动识别方法通常假设传感设备是固定放置的，当传感设备的放置方式或位置偏离预定设置时识别性能会受到极大影响。然而，在普适计算环境下自由使用的传感设备通常无法预先固定其放置方式和位置。本文的贡献点在于通过提出了一种基于加速度传感器的不受放置方式和位置影响的运动识别方法，从而改善了此问题。该方法首先基于一种降维算法将原始三维加速度信号处理成和放置方式无关的一维信号，然后借鉴生物信息学中的概念抽取一维信号中与放置位置无关的模式特征模体，并基于向量空间模型构建更利于分类的向量，另外引入时间序列数据处理中shapelet的概念对一维信号抽取模式特征shapelet，构建shapelet词典，最后利用提取的模式特征对运动进行识别。实验结果表明，这种方法在不固定传感设备放置方式和位置条件下进行运动识别仍有很好的效果。