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人体加速度文献资料
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基于人体加速度多特征融合和K近邻算法的跌倒检测
目的 探索基于人体加速度的跌倒检测方法.方法 2017年9月至11月,6例健康青年志愿者完成13个跌倒动作和11个日常活动动作.通过两个加速度传感器采集人体动作信息,每个加速度传感器提取81个加速度特征参数.通过主成分分析降维,输入K近邻(KNN)算法分类器对跌倒和日常动作进行识别.结果 跌倒检测敏感性100％,特异性99.76％,检测时间216 ms.结论 加速度多特征融合和KNN算法可以实现跌倒的及时有效检测.
