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三轴加速度文献资料
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基于三轴加速度传感器的跌倒检测研究
本文基于MMA7260QT加速度传感器获取的人体运动加速度信号,采用人体加速度向量幅值(SVM)和人体加速度向量区域值(SMA)描述了老年人的运动状态,检测人体跌倒,具有良好的准确性和实时性.采用bior3.3小波分析,在轮廓的基础上,大程度上保留了细节,有效的去除噪声对特征量的干扰.本文提出了人体跌倒检测算法,大大降低了误判率和漏判率.首先,检测人体SVM是否超过阈值进行第一级跌倒检测,区别出人体日常活动(ADL)和跌倒;其次在此基础上,检测第一级各个跌倒的SMA值,是否超过阈值,判断跌倒和疑似跌倒.当两次判断都检测到跌倒发生时,报警.
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基于 MEMS 传感器的可穿戴式老年人跌倒监测系统的设计
为了缩短老年人跌倒后的救助时间和提高安全保障，我们设计了一种基于加速度和角速度传感器的跌倒监测装置。该装置结合机械微电子系统（ microelectro mechanical system，MEMS）传感器、数字信号处理及无线传输技术应用于智能手机上。为区分人体跌倒事件和日常行为，结合人体三轴加速度和角速度联合对跌倒事件进行判断，通过大量实验选取合适阈值。针对老年人的生活特点，数据通过蓝牙装置发送至手机上进行处理，通过手机语音报警、手机GPS定位系统和短信通知医院和用户监护人，使得老年人跌倒后能够在第一时间获得救治，减小伤害。经过大量的实验测试结果统计，相比较于传统的三轴加速度判断跌倒事件，结合三轴加速度和加速度联合判断使该系统的准确率从84．29％提高至100％。结果表明：基于MEMS传感器的可穿戴式跌倒监测系统具有便捷、准确、功耗低的特点，能够准确监测出跌倒事件并进行报警。
