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髋关节角多模型贝叶斯动态估计
1
作者
张志强
黄志蓓
吴健康
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期775-780,共6页
步态分析在健康监测等领域中有着广泛的应用,精确估计髋关节角是步态分析的前提。但是大腿运动的高度非线性和不确定性,以及微型传感器测量噪声的不稳定性等诸多因素,基于微型惯性传感器的髋关节角精确估计面临着巨大的挑战。该文提出...
步态分析在健康监测等领域中有着广泛的应用,精确估计髋关节角是步态分析的前提。但是大腿运动的高度非线性和不确定性,以及微型传感器测量噪声的不稳定性等诸多因素,基于微型惯性传感器的髋关节角精确估计面临着巨大的挑战。该文提出利用混合动态贝叶斯网络、多运动模型和噪声模型对髋关节角的非线性变化和测量噪声的改变进行建模,然后基于穿戴在大腿上的微型加速度传感器获得的测量值,通过高斯粒子滤波算法估计髋关节角度。实验结果表明该方法能够有效提高髋关节角的估计精度。
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关键词
贝叶斯网络
粒子滤波
髋关节角估计
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题名
髋关节角多模型贝叶斯动态估计
1
作者
张志强
黄志蓓
吴健康
机构
中国科学院研究生院与自动化所传感网络与应用联合研究中心
英国帝国理工
学院
计算机系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期775-780,共6页
基金
中国新加坡数字媒体研究院(China-Singapore Institute of Digital Media
CSIDM-200802)
国家自然科学基金重点项目(60932001)资助课题
文摘
步态分析在健康监测等领域中有着广泛的应用,精确估计髋关节角是步态分析的前提。但是大腿运动的高度非线性和不确定性,以及微型传感器测量噪声的不稳定性等诸多因素,基于微型惯性传感器的髋关节角精确估计面临着巨大的挑战。该文提出利用混合动态贝叶斯网络、多运动模型和噪声模型对髋关节角的非线性变化和测量噪声的改变进行建模,然后基于穿戴在大腿上的微型加速度传感器获得的测量值,通过高斯粒子滤波算法估计髋关节角度。实验结果表明该方法能够有效提高髋关节角的估计精度。
关键词
贝叶斯网络
粒子滤波
髋关节角估计
Keywords
Bayesian network
Particle filter
Hip angle estimation
分类号
TN911.72 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
髋关节角多模型贝叶斯动态估计
张志强
黄志蓓
吴健康
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
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