基于加速度传感器人体运动的识别是在人机交互的领域非常重要的，因为它提供了交互自然逼真到人机的手段。本文中，基于一个单轴加速度传感器的运动识别系统是基于窗口的功能于一体的处理器，这是便于使用的各种固化implémenté.Un运动识别算法人机交互情况。验结果表明，该系统能够快速有效地识别基本动作，如跑步，恒温阀芯蹲下，站立，跳跃等，其平均识别率是高于94％。
虚拟训练和游戏控制等人机交互的情况下，该系统具有重要的应用价值。键词：加速度传感器集成;动作识别;中图分类号虚拟训练：TP212文档标识代码：人体运动说明B识别是人工智能，这是非常重要的，以改善人机交互领域的一个重要方向。人体运动识别的研究主要有两个方面：基于视觉的人体运动识别和基于加速度传感器的人体运动识别。前，各种加速度传感器用于识别人体的运动和姿势，并应用于特定场景，但可扩展性不强。多数系统使用离线分析来影响人机交互的效果。文档基于集成处理器实现人体运动识别，并提出了识别动作的新识别算法。行动的认可并不取决于主持人。此，动作识别系统可用于容易地开发各种应用。统设计该系统主要由硬件和软件组成，包括动作识别和数据接收模块，负责信号采集和传输，以及数据采集和数据处理。成处理器和数据接收模块的控制。收和下载数据。
件设计部分包括动作识别模块和数据接收模块。
作识别模块提取并识别该特征获取的加速度数据，并发送在无线链路数据的接收端中确定的操作信号，和数据接收模块发送数据通过USB接口连接到主机。作识别模块。动识别模块主要由集成微处理器，三轴加速度传感器，射频模块和电源模块组成。
于ARM Cortex-M0的LPC1114微处理器具有以下优点：高性能，低功耗，简单的指令集和均匀寻址，可延长电池使用时的电池寿命50 MHz的工作频率足以满足计算机要求。ADXL345是一款低功耗，超低和精细的3轴加速度计。
这个系统中，为了提高输出数据的稳定性，检测范围为±2克，3.9毫克，它允许以满足加速人体运动检测精度。有精度要求。外，系统仅需要在一个方向上的加速度数据。此，LPC1114使用单通道ADC对加速度计进行采样。述的nRF24L01是在全球ISM频段运行2.4到2.5GHz可经由设置为一个非常低的电流消耗的输出供给信道和协议参数的选择的收发器芯片的芯片SPI接口。源模块使用低损耗线性稳压器（LDO）SP6201到电压的锂离子电池的12 V降低到3.3 V和200 mA的负载，以满足设备的需求。据接收模块。据接收模块利用USB微控制器CY7C68013A集成USB 2.0收发器芯片，智能串行接口引擎和微控制器8051不具有集成SPI接口控制器的改进的CY7C68013A， 4线GPIO模拟SPI实际上用于与射频模块NRF24L01通信。述CY7C68013A连续监视射频模块的状态，当它接收到数据时，它使用SPI接收数据，并将它们上传通过USB到主机。件设计软件的设计主要包括两个部分：在动作识别模块收集的加速度数据和手势识别的LPC1114微处理器，和接收模块控制器接收该数据CY7C68013A和下载数据。
作识别模块。动识别模块的软件流程主要包括获取加速度传感器的同步数据时，数据的滤波，以通过分析所述运动信号和传输信号消除干扰，则动作识别识别后通过无线连接移动到主机。滤处理。了更好地提取特征并获得更好的识别结果，必须在通过特征提取数据之前执行过滤。
999认为人的运动相对较慢，它属于类低频率信号，该系统已开发出数字滤波器IIR低通四阶Butterworth滤波器的信号。取信号的特征。了区分行程的运动，下蹲，站立，跳跃等，加速度传感器被放置在Z轴的大小和方向平行于重力的方向。处理器从加速度传感器收集数据，并转换每个动作中的波形的加速度信号，这是方便的，用于分别分析和提取每个动作的特性，以完成通过执行所产生的信号，蹲，站立，跳跃，并允许找到四个动作的波形。明显的特征。文档使用窗口W {T，R，U，d，N，E}（其中，r，u和d分别表示左边界，右侧，顶部和窗口的底部和L和R的值是动作的起点对于参考，n表示落在窗口中的点数，即阈值，e是精度要求）作为特征信号。作。据每个动作的不同特征，可以将窗口添加到每个动作作为功能信号。跳跃动作为例，添加了三个动作窗口W1，W2和W3。动识别算法。动识别算法将传输的加速度数据置于数据队列中，如果对相邻数据的变化不是很重要，则每4个队列中传输的数据进行特征映射。待。据每个操作的阈值比较队列数据。果满足给定动作的特征值，则发出动作，否则不发出动作。据接收模块。CY7C68013A USB数据接收器控制器连续轮询NRF24L01中断信号，以确定数据是否即将到来。果有数据，请通过SPI总线读取，然后将其放入USB端口缓冲区并等待主机将其删除。
果主机不读取数据，旧数据将被新数据自动覆盖，以实时保证数据。析和讨论为了测试识别与窗口特征，选择的特征三种常用方法的有效性：均值，方差或标准偏差（STD）和选择绝对偏差（MAD）的意思。机选择了20人进行测试，测试人员在不同的环境中进行了20次下蹲，站立，跳跃和跑步动作。结果分析来看，基于窗口功能的识别率仅比MAD略有优势，但明显优于Mean和STD。论在本文中，基于一个单轴加速度传感器的运动识别系统被配置：加速度数据的运动由附连到人体的腰部的传感器获取和动作是由所识别的与集成处理器集成的运动识别算法。随后的工作中，传感器阵列可以具有角度传感器，压力传感器，红外传感器等进行组合，并且适当的机器学习算法可用于识别人的动作的多个复杂多样。考文献[1]朱国忠，魏彩虹。莹，王莹，王莹。于三维加速度传感器的人体运动能量检测算法研究[J]。用技术学报，2011，24（8）：1217-1222。
[2]王苍溪的基础上，三维加速度传感器上肢运动的羊先君识别系统技术[J] .Journaling转导，2010.23（6）：816-819。
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