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基于快速傅里叶变换的人体活动识别改进算法研究
引用本文:郑艺超,陈志豪. 基于快速傅里叶变换的人体活动识别改进算法研究[J]. 物联网技术, 2013, 0(5): 21-22,25
作者姓名:郑艺超  陈志豪
作者单位:中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410012
摘    要:主要探讨了人体活动识别KNN算法的改进方法,该方法通过快速傅里叶变换算法和相关性分析,把采集到的信号时域特性变成频域特性,从而实现了对人体活动模式的识别。

关 键 词:人体活动识别  KNN算法  FFT  频谱分析  相关性分析

Study on improved algorithms for human activity recognition based on fast Fourier transform
ZHENG Yi-chao,CHEN Zhi-hao. Study on improved algorithms for human activity recognition based on fast Fourier transform[J]. Internet of things technologies, 2013, 0(5): 21-22,25
Authors:ZHENG Yi-chao  CHEN Zhi-hao
Affiliation:(School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 480012, China)
Abstract:The paper mainly focused on the improvement of KNN algorithm for human activity recognition, which changes the time-domain characteristics of the collected signal into a frequency domain characteristics by FFT (fast Fourier transform) algorithm and correlation analysis to realizes the identification of human activity patterns.
Keywords:human activity recognition  KNN algorithm  FFT  spectral analysis  correlation analysis
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