【摘 要】
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研究一种基于MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)传感器的人体运动识别系统,适用于乒乓球及羽毛球运动员在比赛或训练中的动作识别以及计数。该识别系统采集运动员持拍手
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费学生项目(2017B716X14)
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研究一种基于MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)传感器的人体运动识别系统,适用于乒乓球及羽毛球运动员在比赛或训练中的动作识别以及计数。该识别系统采集运动员持拍手臂的三轴加速度、三轴角速度及三轴姿态角信号。通过平滑滤波并寻找波峰波谷以及零点的方法对信号进行动作区间分割,提取出每一个单独动作数据,并对每段动作数据进行特征值提取。利用BP神经网络算法对收集的训练样本进行训练,通过BP神经网络输出动作识别结果。实现了乒乓球羽毛球运动中多达7种动作的识别及计数,具有较高准确性以及较好实时性。
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