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在可穿戴设备检测人体跌倒情况时,单一采用加速度阈值判别方法不能完整表征人体跌倒行为变化的信息,导致对跌倒信息误判.为此,提出了一种基于人体姿态的PSO-SVM特征向量跌倒检测算法.首先通过MEMS加速度传感器节点采集人体姿态数据,并利用共轭梯度法对采集的数据进行优化处理,降低非线性误差;然后,利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器检测跌倒行为,并通过粒子群PSO(Particle Swarm Optimization)算法对SVM参数进行优化,获得最佳分类模型,根据SVM分类模型对采集的姿态数据进行分析,判断是否跌倒;最后根据人体姿态角,构建融合人体姿态角的PSO-SVM特征向量,检测跌倒过程的具体信息.实验结果表明:该检测方法取得95.5%的识别率,能够较好地区分其他非跌倒性动作,检测精度较其他方法较高,均方根误差较小,有较好的鲁棒性. 相似文献
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一种图像噪声的形态学多尺度去除方法 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种基于形态学多尺度的图像噪声去除方法,该方法首先利用形态学多尺度开闭重建运算对噪声图像进行多尺度重建,将噪声图像分解为一系列尺度不同的特征图像叠加,然后对叠加特征图像进行尺度模式谱分析,确定图像中噪声对应的尺度范围,最后将噪声尺度对应的特征图像从噪声中去除,达到同时消除噪声和保持图像目标信息完整及准确定位的目的。仿真实验表明,该方法能够有效地去除不同类型的图像噪声,具有较高的输出信噪比,同时保持了图像信息的完整和图像目标的准确定位。 相似文献
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从36株分离自长寿老人粪便的乳酸菌中筛选高抗氧化活性菌株,利用过氧化氢(H2O2)建立大鼠小肠上皮细胞(IEC-6)氧化损伤模型,探究所筛选菌株对IEC-6细胞氧化应激的影响。结果表明,菌株HN-04、HN-05、HN-15有较强的体外抗氧化能力,其DPPH自由基、羟基自由基、超氧阴离子自由基清除能力分别为52.18%~57.16%、47.44%~52.38%、37.11%~43.31%,菌株对IEC-6细胞的黏附率分别为6.77%、6.92%和5.82%。在3株乳酸菌的干预作用下,氧化损伤细胞的存活率提高了5.31%~11.19%,细胞中的谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶(CAT)活性和总抗氧化能力(T-AOC)分别提升12.03%~32.39%、21.20%~47.42%、36.10%~87.14%和23.55%~48.69%,丙二醛含量(MDA)降低20.98%~48.80%。所筛选的3株乳酸菌具有缓解细胞氧化应激损伤的作用,可作为天然抗氧化剂应用于功能性食品开发。 相似文献
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