基于ESP32的乒乓球实时运动模式识别

摘要：

研究一种基于ESP32传感器的乒乓球动作实时识别系统,适用于乒乓球爱好者在进行乒乓球运动时的动作识别.该系统能够采集用户运动时的三轴加速度信号并实时传输至计算机端.在计算机端对原始加速度信号进行数据预处理,包括滤波降噪和加窗分割,提取预处理后加速度信号的时域特征,利用PCA算法实现特征降维,最后用决策树(decision tree)算法构建最优的学习模型实现对运动的分类和显示.实验结果表明:该系统可实时显示乒乓球4种动作的识别与计数,识别准确率达97.32％.

关键词：ESP32、实时运动识别、机器学习、特征降维、特征提取

所属期刊栏目：31

分类号：TP391.4;TP212;TN919.8

资助基金：安徽高校自然科学研究项目;安徽高校协同创新项目

在线出版日期：2022-06-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：117-124