邢秀玉
- 作品数：4 被引量：29H指数：2
- 供职机构：中北大学信息与通信工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学建筑科学更多>>
- 基于加速度传感器的人体步态模式分类研究
- 近年来，随着人们生活水平的提高，生活方式和生活环境的改变，人们的体质发生着改变。监测人体运动的能量消耗，对制定科学的运动健身计划，改善身体健康状况具有重要意义。以加速度传感器为主的计步器在运动能量消耗监测方面具有一定应用...
- 邢秀玉
- 关键词：加速度传感器人体步态
- 文献传递
- 基于加速度传感器的登楼梯能耗检测算法研究被引量：1
- 2013年
- 本文针对目前加速度传感器计算能耗时低估了登楼梯的能耗,介绍了一种计算登楼梯能耗的算法。实验证明本算法能够准确估算登楼梯能耗,对登楼梯能耗计算有一定的参考价值。
- 邢秀玉刘鸿宇黄武
- 关键词：加速度传感器能耗
- 基于加速度传感器的步态分类研究被引量：2
- 2013年
- 提出了一种基于时域和小波能量的步态分类算法。运用三轴加速度传感器采集走路、上楼、下楼三种步态下的上臂和胯部加速度信号,提取平均值、标准差、百分位数、平均绝对偏差等时域特征和2-6层小波能量特征,构建贝叶斯分类器,对三种步态进行分类。分类结果显示,时域与小波能量结合的分类方法的精度高于仅使用时域特征和仅使用小波能量特征的分类精度。
- 邢秀玉刘鸿宇黄武
- 关键词：步态加速度传感器贝叶斯时域
- 基于加速度的小波能量特征及样本熵组合的步态分类算法被引量：17
- 2013年
- 针对传统的使用小波分解系数作为特征对走路、上楼、下楼进行分类时不能对具有相同强度加速度信号的步态样本进行分类的问题,提出了一种基于样本熵和小波能量相结合作为特征的分类算法。利用三轴加速度传感器采集走路、上楼、下楼3种步态下的上臂加速度信号,将信号进行小波分解,提取能量特征和样本熵特征,构建决策树分类器和贝叶斯分类器。决策树分类器和贝叶斯分类器的总体分类精度分别为75%和78.75%,使用样本熵与小波能量作为特征的分类精度比仅使用小波能量的分类精度提高了15.85%和19.17%。就步态分类精度而言,样本熵与小波能量相结合的方法优于仅使用传统小波能量方法。
- 邢秀玉刘鸿宇黄武
- 关键词：贝叶斯决策树计步器加速度
