【摘 要】
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人体的运动加速度信号是低频信号，MTi传感器测得的数据中有一定的低频噪声。积分过程对低频分量比较敏感，所以低频噪声对积分的影响比较大。随着时间的累积微小的低频噪声
【机 构】
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中科院合肥智能所机器人传感器及人机交互实验室,安徽合肥230031
【出 处】
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2011中国人工生命与智能机器人会议
论文部分内容阅读
人体的运动加速度信号是低频信号，MTi传感器测得的数据中有一定的低频噪声。积分过程对低频分量比较敏感，所以低频噪声对积分的影响比较大。随着时间的累积微小的低频噪声会被放大，频率越低，影响越明显。因此时域直接积分存在比较大的误差。将时域积分通过傅里叶变换转到频域内进行，能够避免这种放大作用。本文应用的频域积分算法还可以选取适当的下限频率值滤掉一些低频的噪声，提高积分的精度。通过仿真和对真实运动数据的处理，可以看出该算法是有效的。
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