人类行为识别的目的是通过一系列的观察，对人类的动作类型、行为模式进行分析和识别，并使用自然语言等方式对其进行描述的计算机技术。由于人类行为的复杂性和多样性，往往识别出的结果是多样性的，并且连带着行为类型的概率输出的。随着信息技术的发展，各种移动设备和可穿戴设备正在以加速度的方式增长，其性能和嵌入的传感器也变的多样化，例如：高清相机、光传感器、陀螺仪传感器、加速度传感器、GPS以及温度传感器等。各种各样的传感器都在时刻的记录着使用者的信息，这些记录信息不仅可以用于用户位置的预测，也可以进行用户行为的识别等。本文使用了智能设备加速度传感器的数据，结合支持向量机的特性进行人类行为识别模型的设计和应用

机器人IMU与激光扫描测距传感器数据融合pdf,机器人IMU与激光扫描测距传感器数据融合

本文实例讲述了Android编程实现获取所有传感器数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： main.xml <?xml version=1.0 encoding=utf-8?> <TextView androi

本系统采用了热释电红外传感器，硬件部分包括单片机控制电路、红外探头电路、驱动执行报警电路、LED控制电路等部分组成。处理器采用51系列单片机AT89C51，整个系统是在系统软件控制下工作的。含有单片机程序

：智能车辆是近年来发展起来的一门新兴综合技术，在军事、科研和工业中有广阔的应用前景。以电动小车为 研究对象，分析了智能小车传感系统的各种特征值，包括智能小车的状态特征值和道路环境特征值，并建立了相应的坐标 系。根据小车行驶的实际情况，设计了智能小车的多传感器系统，包括：传感器的种类、数量以及在智能小车上的安装位 置。重点讨论了多传感器数据融合结构和融合算法。智能小车多传感器的数据融合结构采用混合式，融合算法采用贝叶新 推理法。

融合集中在数据的特征级融合，但是在手动提取特征的过程中，将会不可避免的产生由于人工而产生的误差，使得特征的计算和选择可能不具有代表性。数据层融合，对传感器采集到的原始数进行直接融合，优点是保留了原始信息，信息损失量很少，但是存在只能对同一类型数据进行融合，且计算量较的问题。

气压传感器数据

函数[结果]=ACC_VEL_DSP(Data,fs,TprRat) 输入： fs : 采样频率TprRat：tukey 窗口的窗口锥度比。如果不需要窗口，则使用 0 输出： 结果是一个结构由ACC：处理后的加速度数据VEL：生成和处理的速度数据\DSP：生成和处理的位移数据

采集传感器数据存储到NAND FLASH做为历史数据，并将数据通过WiFi上传给上位机，代码有NAND FLASH驱动，文件系统挂载

此示例展示了如何获取 Android 移动设备（例如手机或平板电脑）的位置和速度数据。 位置数据由纬度、经度和高度数据组成。 在此示例中，捕获的纬度和经度数据在 MATLAB 中绘制，并使用 Mapping Toolbox 覆盖在来自 USGS 国家地图的卫星图像上。 该示例还展示了如何使用 MATLAB 去除不良数据、绘制移动设备的速度以及计算位置数据点之间的物理距离。 该示例展示了如何访问当前位置值，还演示了如何分析记录的位置数据。 此示例要求用户首先安装适用于 Android 传感器的 MATLAB 支持包，可在此处获得： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/40876 要使用此示例，您还需要从 Google Play 下载移动应用程序：Takashi, Sasaki 的 SensorUdp 应用程序。