Resumen

El aerbic es uno de los principales contenidos de la educacin fsica, que desempea un papel positivo en la promocin de la salud de los jvenes. En este trabajo se estudia principalmente el mtodo de procesamiento paralelo de fusin de datos multisensor de aerbic inercial. En este trabajo se disea un sistema de ejercicio aerbico que utiliza un filtro digital para eliminar el ruido generado en el proceso de ejercicio. En este trabajo, el filtro de Kalman se utiliza para filtrar el error de pulso del acelermetro, y la estructura de datos de enlace unidireccional se utiliza para lograr el efecto de ventana deslizante, que puede reducir el coste de memoria en la mayor medida. En este trabajo, la regin del objeto en movimiento se determina mediante la proyeccin horizontal y vertical de la imagen binaria de diferencia simtrica. Al mismo tiempo, se selecciona la combinacin ptima de caractersticas a partir de las caractersticas reducidas mediante la seleccin de subconjuntos de caractersticas, y se utiliza el algoritmo de clasificacin como funcin de evaluacin en el proceso de optimizacin. Por ltimo, se prueban, analizan y clasifican los datos recogidos. Los datos experimentales muestran que, despus de calibrar los datos de los sensores, los datos estticos del eje - y del eje - son aproximadamente 0g, y los datos del eje - son aproximadamente 1g, lo que se aproxima ms al valor real. Los resultados muestran que los datos de actitud recogidos por el sensor inercial pueden transmitirse de forma estable al software del ordenador de forma inalmbrica para la reconstruccin de la actitud, y el reconocimiento de cada actitud y parmetro ha alcanzado una gran precisin.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Aeróbic; Fusión de datos; Filtro de Kalman; Acelerómetro; Selección de características; Algoritmo de clasificación
• Keywords:Aerobics; Data fusion; Kalman filter; Accelerometer; Feature selection; Classification algorithm