10.16055/j.issn.1672-058X.2021.0001.009
乒乓球挥拍动作识别方法研究
乒乓球运动中有很多不同类型的挥拍动作,准确识别这些运动模式对于挥拍动作的分析有着重要的意义,针对此需求提出并设计了一种基于MPU9250加速度传感器的挥拍动作识别方法.首先将传感器采集的原始数据做加窗和滤波等预处理,对预处理后的样本进行时域分析提取出每种挥拍动作的均值、方差、周期等22个统计学特征;再采用嵌入式特征选择进行特征筛选得到10个特异性特征,并使用支持向量机、随机森林、决策树以及基于以上3种算法的集成学习进行分类器训练;最后,充分比较了4种分类器对正手攻球、反手推球、正手搓球、反手搓球4种运动模式的识别精度.实验结果表明:集成学习分类器效果最佳,平均识别准确率为94.25％.
传感器、模式识别、特征选择、集成学习
38
TP391(计算技术、计算机技术)
安徽省教育厅重大课题KJ2017ZD05
2021-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
55-62
