利用机器学习算法对羽毛球动作识别的研究

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将单个加速度传感器固定在球员的手腕处,以收集运动员击球时的运动数据。使用滑动窗口分割技术提取击球信号,提出了动作分帧和k-means算法对击球动作进行聚类和矢量量化,利用HMM识别几种常用的羽毛球击球动作,反手挑球、正手高远、正手挑球、正手推球。经过试验验证,结果显示专业运动员、业余爱好者、新手3种不同水平的球员在进行相同的击球动作时,加速度数据有较大差异。通过对选拔不同等级水平的球员击球时的运动数据进行对比,为羽毛球运动员的选拔和等级划分提供了帮助。
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