基于DWT和随机森林的运动自动分类方法

摘要：

为了对运动员训练过程中的运动进行自动分类,以可穿戴式惯性传感器采集的信息为基础,提出了一种基于离散小波变换(DWT)和随机森林分类器的分类方法.首先,通过佩戴于身体特定部位的微型加速度计和陀螺仪,采集速度和角度信息,从而估计出运动员的膝关节和髋关节的运动角度.然后,通过DWT从关节角度信息中提取特征.接着,利用提取的特征集来训练随机森林分类器,以此实现运动的自动分类.实验结果表明,该方法能够有效分类出多类运动,具有较高的分类精度.

关键词：运动分类、惯性传感器、离散小波变换、角度估计、随机森林分类器

所属期刊栏目：40

分类号：TP391;O241(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省十二五科学规划课题SGHI3269

在线出版日期：2018-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：107-110