基于加速度传感器人体步态模式分类的研究

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1、图书分类号R318.6密级非密注1UDC___________________________________________________________________全日制工程硕士学位论文基于加速度传感器的人体步态模式分类研究邢秀玉校内指导教师（姓名、职称）刘鸿宇教授校外指导教师（姓名、职称）黄武讲师（四川大学）申请学位级别工程硕士所在领域（研究方向）电子与通信工程论文提交日期2013年6月5日论文答辩日期2013年5月31日学位授予日期2013年6月日论文评阅人马铁华教授陈维毅教授（太原理工大学）答辩委员会主席马铁华教授2013年6月5日注1：注明

2、《国际十进分类法UDC》的分类原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用权的说明本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术

3、交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：日期：导师签名：日期：中北大学学位论文基于加速度传感器的人体步态模式分类研究摘要近年来，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价值，而以往的能量消耗计算都是基于水平方向的运动，如走路，跑步等，且低估了上楼和下楼的能量消耗。如果要实现上楼和下楼的能耗检测，首先需要对上楼和下楼

4、的步态信息进行分类。本文对基于加速度传感器人体上楼、下楼和走路三种运动步态的分类方法进行了研究。1）设计了一种加速度信号采集装置。采用三轴加速传感器，并用STM8L152C芯片作为控制器采集加速度信号。将该装置佩戴在受试者手臂位置，分别于走路、上楼和下楼时采集加速度信号。2）研究了一种步态分类算法。首先将每个样本的加速度分离为X轴、Y轴和Z轴三个方向的信号，并计算其加速度和的信号，然后采用滑动窗口算法对样本进行分段处理。然后，提出一种小波能量特征与样本熵特征相结合的步态特征提取算法，即对每种运动方式均采集两类信息特征，并使用贝叶斯分类器和决策树分类器进行分类

5、。上述研究结果显示，本装置能够有效提取上臂加速度信号；该算法中决策树分类器和贝叶斯分类器的总体分类精度达到75%和78.75%，比仅使用小波能量的分类精度提高了15.85%和19.17%。本文实现了对上楼、下楼和走路三种加速度信号的分类，表明使用小波能量与样本熵相结合的方法，优于传统的仅使用小波能量的方法，具有一定应用价值。关键词：步态分类；样本熵；小波能量；贝叶斯；决策树；计步器；加速度中北大学学位论文ResearchofGaitPatternClassificationBasedonAccelerometerAbstractInrecentyears,a

6、stheimprovementoflivingstandard,changesoflifestyleandlivingenvironment,people’sphysiquehasbeenchanged.Monitoringofexerciseenergyconsumptionissignificantforpeople’splanofscientificexercisetobenefitone’sphysique.Pedometerbasedonaccelerationsensorishelpfultomonitoringofexerciseenergyc

7、onsumption.However,almostallofthestudieswerebasedonwalkingandrunning,otherthanupstairanddownstair.Studieshaveshownthatthepedometerunderestimatedtheenergyconsumptionoftheupanddownstairs.Theclassificationofgaitpatternisnecessarytomonitoringofenergyconsumptionofgoingupstairanddownstai

8、r.Threegaitpatterns(walkin