【摘 要】
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针对现有的计步算法无法适应用户行走状态、手机姿态多样性的问题,以及有效解决静止状态下的虚假步态周期的判别问题,提出基于峰值检测的自适应时间窗口计步算法。该算法通过检测加验证的方式进行计步,利用双重滤波对原始加速度进行预处理,根据峰、谷值时间差的自适应时间窗口消除伪峰值,再利用方差与标准差对检测到的峰值进行验证。实验结果表明,该算法相比传统方法(固定窗口峰值检测、条件判断峰值检测)在不同运动状态、不同手机姿态下的平均计步精度分别提高了7.7%、3.4%,并且优于目前流行的商业步数计算应用。
【机 构】
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江南大学人工智能与计算机学院,江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
【基金项目】
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江苏省青年科学基金(BK20150159),江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX200778),校级研究生科研与实践创新计划(1252050205198217)项目资助。
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针对现有的计步算法无法适应用户行走状态、手机姿态多样性的问题,以及有效解决静止状态下的虚假步态周期的判别问题,提出基于峰值检测的自适应时间窗口计步算法。该算法通过检测加验证的方式进行计步,利用双重滤波对原始加速度进行预处理,根据峰、谷值时间差的自适应时间窗口消除伪峰值,再利用方差与标准差对检测到的峰值进行验证。实验结果表明,该算法相比传统方法(固定窗口峰值检测、条件判断峰值检测)在不同运动状态、不同手机姿态下的平均计步精度分别提高了7.7%、3.4%,并且优于目前流行的商业步数计算应用。
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