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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:葉澤華
研究生(外文):ZE-HUA YE
論文名稱:使用小波轉換實現多運動模式辨識
論文名稱(外文):Motion pattern recognition using Wavelet transformation
指導教授:高維文
指導教授(外文):Wei-wen Kao
口試委員:高維文
口試日期:2012-07-20
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:機械工程系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:運動辨識小波轉換
外文關鍵詞:motion pattern recognitionwavelet
相關次數:
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運動辨識是近年來十分廣泛受到運用的研究方向,目前許多智慧型手機、手表、行人導航系統內皆有內建慣性感測器,使用其訊號搭配GPS或計步器之類的感測裝置,配合運動辨識演算法去進行運動位移的估測,抑或是分析使用者當下的生理狀態,幫助使用者記錄運動過程的細節。
有鑑於大多的運動辨識演算法皆是利用運動慣性感測器測得的時域訊號進行分析,進而取得頻域特性加以利用,本論文試著使用小波轉換(Wavelet Transform)進行訊號轉換,直接找出走路、跑步、上下樓、電梯、游泳等運動模式的頻域特徵差異,最後嘗試著配合類神經網路(Neural Network)的訓練,得到小波轉換後特徵參數與實際運動距離的相對函數。
The research in motion identification is very popular recently. Inertial sensors are widely embedded in many consumer electronic devices, such as smart phone, watch, and pedestrian navigation system. In these applications, inertial sensors are integrated with GPS or the pedometer in the positioning algorithm, which can estimate the displacement of motion. After that we can do real-time analysis of user’s physical conditions and also can help to get the detail conditions from their exercise process.
There are a lot of research papers in motion identification, many of which were established first by analyzing the time domain signal then by taking advantage of frequency domain features. In this thesis the signal was converted by using Wavelet Transform, and different motion modes including walking, running and swimming were determined from the transformed signal features. Neural Network is then utilized to get the relationship between the characteristic parameters converted by Wavelet Transform and the distance of motion.
摘要……………………………………………………………..………………………………………..I
Abstract…………………………………………………………………………………………………II
誌謝……………………………………………………………………………………………………..III
目錄………………………………………………………………………………………………………V
圖目錄……………………………………………………………………………………………….VIII
表目錄………………………………………………………………………………………………….X
第一章 緒論………………………………………………………………………………………1
1.1前言…………………………………………………………………………………………1
1.2研究動機…………………………………………………………………………………1
1.3文獻回顧…………………………………………………………………………………2
1.4論文架構…………………………………………………………………………………4
第二章 各運動類型之訊號分析……………………………………………………….6
2.1訊號量測…………………………………………………………………………………7
2.1.1行人加速度訊號…………………………………………………………..7
2.1.2運動實驗場所…….………………………………………………………..8
2.1.3實驗儀器………..….…………………………………………………………8
2.2各種運動類型之特性……………………………………………………………10
第三章 小波轉換…………………………………………………………………………….20
3.1小波轉換簡介…………………………………………………………………….…20
3.2連續小波轉換…………………………………………………………………….…21
3.3離散小波轉換…………………………………………………………………….…24
第四章 運動模式辨識….………………………………………………………………….28
4.1小波函數種類的選擇………..……………………………………………….…28
哈爾小波轉換(Haar wavelet transform)………………………………28
多貝西小波轉換(Daubechies wavelet transform)…………………29
4.2運動模式辨識的參數..……………………………………………………….…40
4.3運動模式分類…………………………………………………………………….…44
4.3.1使用多參數進行辨識…………………………………………………44
4.3.2 KNN演算法(K-nearest neighbor)..………………………………47
4.3.3運動模式辨識實驗…..…………………………………………………48
4.3.3運動模式辨識結果…..…………………………………………………50
第五章 使用小波轉換進行位移估測………………………………………………51
5.1類神經網路(Artificial Neural Network)……………………………….…52
5.1.1類神經網路簡介…………………………………………………………52
5.1.2類神經網路的架構……………………..………………………………53
5.1.3倒傳遞類神經網路(Back-propagation Network)…………53
5.2位移估測模型訓練…………..……………………………………………….…58
5.2.1實驗內容……………………………………………………………….……58
5.2.2實驗結果……………………………………………………………….……61
第六章 結論與未來展望…………………………………………………………………63
6.1結論…………..……………………………………………….………………………….63
6.2建議…………..……………………………………………….………………………….64
6.3未來展望…………………………………………….………………………………...65
參考文獻…………………………………………………………………………………………….66
[1]林敬弦,個人運動模式辨識與建模,碩士論文,國立台灣科技大學機械工程研究所,台北,2011。
[2]S. H. Shin, C. G. Park, J. W. kim, H.S. Hong and J. M. Lee, ”Adaptive Step Length Estimation Alogrithm Using Low-Cost MEMS Inertial Sensors”, IEEE Sensors Applications Symposium San Diego, California USA, 6-8 February 2007.
[3]Yunqian Ma,”Gate Classification Using Wavelet Descriptors in Pedestrian Navigation”, ION GNSS-2011.
[4]走路與慢跑圖,http://flash.abang.com/od/cartoon/
[5]http://www.wcps.cyc.edu.tw/wcps/swimming/course1.htm
[6]http://www.swimst.net/freestyle/freeimp/freebreath.htm
[7]黃國維,使用FPGA實現離散小波轉換之硬體架構,碩士論文,國立台灣科技大學電子工程研究所,台北,2006。
[8]http://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%9B%A2%E6%95%A3%E5%B0%8F%E6%B3%A2%E8%AE%8A%E6%8F%9B
[9]鄭美滿,實驗性比壓器局部放電圖譜之辨識,碩士論文,國立台灣科技大學電機工程研究所,台北,2005。
[10]http://ishare.iask.sina.com.cn/f/5484328.html
[11]http://mines.humanoriented.com/classes/2010/fall/csci568/portfolio_exports/jthomas/knn.html
[12]趙良嘉,倒傳遞類神經網路之學習控制系統,碩士論文,私立元智大學機械工程研究所,桃園,1994。
[13]羅華強,類神經網路-Matlab的應用,高立出版社,2011。
[14]陳慶坤,步伐偵測與GPS整合之個人運動定位系統,碩士論文,國立台灣科技大學機械工程研究所,台北,2011。
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