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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 최한호
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 동국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
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In this paper, we propose a precise step count detection method using only one 3 axes acceleration sensor. To enhance the precision, we divide walking patterns into 3 grades : slow walking, walking, fast walking. For computing the step count from 3 axes acceleration sensor data, we combine 4 algorithms : SVM(Signal Vector Magnitude), MAF(Moving Average Filter), fuzzy inference, minimum prominence filter. The SVM algorithm is used to extract the magnitude information of the sensor data, the MAF is used for noise reduction, a fuzzy inference algorithm is adapted for removing unnecessary redundant walking phase data, and the minimum prominence filter is applied to find overlapped acceleration peak values on one walking phase. Via extensive experiments we verify that the proposed method can be better than the conventional methods.
목차
제1장 서 론 11.1 연구배경 및 필요성 11.2 연구목적 및 내용 2제2장 보행 수 검출을 위한 배경 지식 52.1 3축 가속도 센서 52.2 이동 평균법 62.3 퍼지 논리 제어 72.4 Prominence 13제3장 보행 수 검출 시스템 설계 143.1 데이터 수집 143.2 이동 평균 알고리즘 153.3 퍼지 추론 193.4 최소 상대 진폭 알고리즘 26제4장 실험 결과 및 비교 29제5장 결 론 31Reference 32Abstract 34
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