基于MIU小波变换的人体步态数据检测和识别算法MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

LogicODER

最新推荐文章于 2025-11-30 20:35:27 发布

阅读量202

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法 matlab 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LogicODER/article/details/132881497

Matlab 专栏收录该内容

21 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了一种基于MIU小波变换的步态数据检测和识别算法，利用加速度传感器采集数据，通过预处理、MIU小波变换特征提取和分类算法（如SVM、KNN、ANN），实现在MATLAB中的仿真，适用于生物识别、医疗诊断和安全监控领域。

基于MIU小波变换的人体步态数据检测和识别算法MATLAB仿真

人体步态数据检测和识别在生物识别、医疗诊断和安全监控等领域具有广泛应用。本文介绍了一种基于MIU小波变换的人体步态数据检测和识别算法，并提供MATLAB仿真源代码。

步态数据采集是人体步态分析的基础。在本算法中，我们使用加速度传感器采集人体步态数据。首先，我们需要将原始的连续加速度数据进行预处理。预处理的目的是去除噪声和提取有用的特征。常用的预处理方法包括滤波和信号分割。

% 数据预处理
function processedData = preprocessData(rawData)
    % 滤波
    filteredData = medfilt1(rawData,

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

LogicODER

关注关注

0
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

精选资源

基于IMM和UKF的机动目标跟踪算法matlab仿真,包含仿真操作录像,代码注释

04-25

1.版本：matlab2022A，包含仿真操作录像和代码注释，操作录像使用windows media player播放。 2.领域：机动目标跟踪 3.内容：基于IMM和UKF的机动目标跟踪仿真 %进行混合估计 %匀速运动模型 X1=X11*miu11+X22*...

基于小波变换的人体步态数据检测与识别

TechGlide的博客

08-06

218

其中，filter()函数、remove_noise()函数和wavelet_decomposition()函数是用来进行数据预处理和小波分解的函数。本文提出了一种基于小波变换的算法，该算法可以实现对人体步态数据的处理、特征提取和分类识别。同时，本文使用MATLAB对算法进行了仿真实验，证明了该算法的有效性。本文提出的基于小波变换的人体步态数据检测与识别算法，可以在一定程度上提高步态数据的处理效率和准确性。最后，将提取出的关键特征量作为输入，使用支持向量机（SVM）等分类算法进行分类识别。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

基于miu小波变换的人体步态数据检测和识别算法matlab仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

09-20

3641

通过采集得到的数据主要包括人体沿着x轴、y轴、z轴的加速度，即ax，ay，az；沿着x轴、y轴、z轴的姿态角，即横滚角anglex，俯仰角angley，偏航角anglez，沿着x轴、y轴、z轴的角速度，即wx，wy，wz；对于峰值时刻，y轴的峰值检测时刻为：100.6850，101.3100，101.8900，102.6660，103.1980，103.7940，104.3430，104.9180，105.3080，105.8650，106.5360。加速度16g，角速度2000度/s，角度180度。

【EM+GMM】基于EM和GMM算法的目标轨迹跟踪和异常行为识别matlab仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

06-25

1481

基于EM和GMM算法的目标轨迹跟踪和异常行为识别matlab仿真 3.仿真结果 A10-19

【图像重建】基于正交匹配追踪(OMP)算法结合小波变换是图像重建含Matlab源码

qq_59747472的博客

03-30

2000

1 简介压缩感知是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,利用随机投影实现以远低于奈奎斯特频率的采样频率下对压缩数据的采集。该技术应用于医学成像领域,加快CT和MRI的扫描速度,减少放射剂量,减轻病人的不适。本文算法首先利用小波系数的稀疏性,保留部分比例的最大系数,然后利用最佳正交匹配追踪(Optimized Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法实现基于压缩感知的测试图像和医学图像的重构研究。实验结果表明,局部细节放大图、峰值信噪比以及剖分线

基于IMM滤波的雷达目标跟踪算法matlab仿真实现

jane0819的博客

04-21

951

基于毫米波雷达目标检测数据仿真的IMM目标跟踪算法matlab

【图像识别-步态识别】基于计算机视觉实现步态周期检测与步态角度特征提取附MATLAB源码

qq_59747472的博客

07-29

1488

人体步态是人行走的姿态。它作为一种新的行为特征，具有非接触性、可感知性和非侵犯性、难以伪装和隐藏、易于捕捉等特点，而且在系统的低分辨率下、一定距离时它是唯一可感知的特征。步态识别就是根据步态进行身份识别。随着安全敏感场合对大范围视觉监控系统的迫切需求，步态识别在视觉监控领域的潜在应用引起了计算机视觉研究者们浓厚兴趣。一种步态特征提取方法及基于步态特征的行人身份识别方法,步态特征提取方法包括以下步骤步骤A对步态图像序列中的每一帧步态图像,获取其中行人所在区域,作为感兴趣区域;步骤Bhttps。......

【图像重建】基于正交匹配追踪(OMP)算法结合小波变换是图像重建含Matlab源码...

m0_60703264的博客

03-30

基于EM-GMM模型的人员异常行为检测matlab仿真

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

04-05

1144

本算法，在第一部分，运动目标的提取，是基于一个较优的目标提取算法基础之上，即在具有环境噪声下的背景视频中，得到基本无干扰的运动目标，然后通过该目标得到五个特征向量序列，然后使用U-EM-GMM模型计算对应的概率密度。所以前面说的几个背景提取算法，这里我没用使用，我换成了基于背景自适应跟新的算法，我们需要利用目前分析信息反馈给背景更新算法，从而获得最佳的背景和运动目标，而之前和你说的几个方案，一开始忽略了这一点。分别表示的m帧，每帧中有n个目标，每个目标有五个参数，分别为时间，坐标，宽度和高度。

（61）使用LMS算法估计线性预测器并计算估计误差的MATLAB仿真

weixin_xxxxx的博客

11-07

644

本文介绍了LMS自适应滤波器对线性预测器系统权系数的估计，进行100次独立实验，计算平均估计误差，得到LMS算法的学习曲线。

人体步伐周期与数量识别的多尺度小波变换与MATLAB仿真研究

资源摘要信息:"基于多尺度小波变换信号处理及峰值检测和过零点检测算法来识别步伐周期和步伐数量的matlab仿真及word论文" 1. 信号处理与多尺度小波变换 在信号处理领域，多尺度小波变换是一种强大的工具，用于分析...

算法--位运算

最新发布

budingxiaomoli的博客

11-30

469

本文总结了常见的位运算原理及其应用。基础位运算包括左移、右移、按位取反、与或非等操作。重点介绍了位图思想在哈希表优化中的应用，以及提取/删除最右侧1的方法。通过5道LeetCode题目展示了位运算的实际应用：判断字符唯一性（位图优化）、寻找缺失数字（异或运算）、两数之和（无进位相加）、只出现一次数字（位统计）和消失的两个数（分类异或）。这些题目展示了位运算在节省空间、提高效率方面的优势，为解决算法问题提供了新的思路。

湘大头歌程-Ride to Office练习笔记

myw071205的博客

11-29

738

Charley骑车从起点到终点（4500米）需要有人陪伴骑行，遇到更快者会加速跟上。输入给出同行者的速度v和出发时间t，要求计算Charley到达终点的最短时间（小数向上取整）。关键思路是Charley最终会与最快到达终点的人同时到达。解题时忽略提前出发者，对每个同行者计算其到达时间t + ceil(4.5/v*3600)，取最小值作为答案。代码使用limits.h初始化最小值和math.h的ceil函数处理取整。后文详细介绍了limits.h的常量定义和math.h的四种取整函数的功能与区别

进阶数学算法-取石子游戏(ZJOI2009)

Ayanami_Rei的博客

11-29

702

ZJOI 2009 取石子游戏

dfs|mask^翻转

一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活

11-30

注意到：灯泡状态周期是6。

【剑斩OFFER】算法的暴力美学——只出现一次的数字 ||

就业知识博客

11-24

655

力扣137题：只出现一次的数字 ||

【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

子午的博客

11-30

484

民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

全排列题解

HaPpYhApPYher的博客

11-30

415

时间限制：1000ms 内存限制：128MB 栈限制：128MB。

二维vector完全指南1：从定义到增删改查

布心老混子

11-30

470

这个指南涵盖了二维vector的所有基本操作，掌握了这些就能熟练使用二维vector解决各种问题！：vector会自动管理内存，无需手动释放。：每行可以有不同数量的元素。：如果知道大致大小，使用。