基于小波变换的人体步态数据检测与识别

基于小波变换的人体步态数据检测与识别

在现代医学和运动科学研究中，人体步态数据的检测和识别具有重要意义。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。

算法流程：

1. 数据预处理

本算法使用了一个人走路时的X、Y、Z三个方向的加速度传感器数据。首先，需要将原始数据进行滤波和去噪处理，以去除因传感器误差、环境干扰等问题引起的噪声。

2. 小波分解

利用小波分解的方法对去噪后的数据进行分解。针对不同层次的系数进行处理，从而得到多个小波变换系数序列。

3. 特征提取

在多个小波变换系数序列中，通过求取每个系数序列的均值和标准差，进一步提取出关键特征量。例如，对于第n个小波变换系数序列，可以得到其均值mu_n和标准差sigma_n。

4. 分类识别

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。

MATLAB仿真代码：

% 数据预处理
data = load(‘walk_data.txt’); % 读取原始数据
filtered_data =