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近年来随着信息科学和传感器技术的进步，基 于传感器的行为识别获得了极大的发展，其中基于 可穿戴传感器的人体行为识别具 有 极 其 广 泛 的 应 用前景。例如在智能家居、老人或病人监护等领域 使用可穿戴式传感器可以实时获 得 用 户 的 行 为 数 据，从而快速准确的判断出当前用户的活动情况。 文［１］中使用在右脚踝和左大腿固定两个加速 度传感器 采 集 数 据 来 研 究 人 体 行 为 识 别 方 法；文 ［２］提出一种在人体不同位置固定多个加速度传感 器来进行老年人跌倒检测；文［３］采用将两个加速 度传感器分 别 佩 戴 在 右 手 臂 的 前后来解决交互式 游戏中的上肢动作识别问题。这些研究将多个传 感器固定在实验者身上来进行行为感知，在实际应 用中将给用户的生活带来不便。 目前智能手机的多种内置传感器如加速度传 感器、陀螺仪、磁力计、方向传感器等可以对不同的 运动、方向和外部环境进行感知，特别在监测设备 的移动和位置变化时，能获得较精确的原始三维数 据［４］。鉴于手机传感器的这种便携性和高性能，本 文提出一种 基 于 智 能 手 机 采 集 用户行为数据来进第１９卷第６期 衡霞，王忠民：基于手机加速度传感器的人体行为识别 行行为识别与分析的方法。该 方 法 通 过 对 三 维 加 速度信号进行处理及特征提取获得特征矩阵，采用 支持向量机分类器进行分类识别。

下载MATLAB APP或其它手机应用，基于手机内置加`速度传感器`采集个人行走步态数据。数据采集==>步态数据去噪==>步频、步态主成分分析==>步态时频分析 walk_analysis1.m 处理匀速步行数据 walk_analysis2.m 处理脚跟离地步行数据 walk_analysis3.m 处理匀速跑步数据 walk_analysis4.m 处理走-跑数据 dfs.m 傅里叶级数计算子函数

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