【技术实现步骤摘要】
一种面向柔性传感器时序性能变化的关节角度预测方法
[0001]本专利技术涉及传感器领域，具体涉及一种基于输出级领域自适应的面向柔性传感器时序性能变化的关节角度预测方法。
技术介绍
[0002]以人体运动监测(BMM)为目标的可穿戴设备已经应用于以人为中心的计算的各个领域，包括人机交互、医疗保健，甚至军事。在这些应用中，可穿戴设备通常设计有手套或关节垫，以捕捉手指、手臂或腿等身体部位的弯曲。为了便于长期使用，柔性传感器几乎不影响服装面料的手感，从而提高了服装的舒适性，成为此类可穿戴设备的首选。在这些设备中，柔性传感器盘绕在布料纤维上，随着身体的运动而拉伸。这种拉伸改变了柔性传感器的阻力，柔性传感器通常被用作身体运动的指示器。通过收集柔性传感器测量信号和身体运动的配对数据，可以直接通过监督学习来估计两者之间的映射关系。
[0003]上述可穿戴设备虽然前景看好，但柔性传感器老化，使得学习到的映射在使用一定量后失效。为了延缓或减轻老化效应，研究人员和从业者通常采用两种方法：替换和使用抗老化材料。两者之间，替代是简单直接的，广...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于输出级领域自适应的面向柔性传感器时序性能变化的关节角度预测方法，其特征在于包括：第一步骤：采用均匀分布在肘部垫周围的多个柔性传感器组成用于肘部角度预测的智能穿戴设备；第二步骤：在智能穿戴设备的穿戴者匀速地完全屈曲肘关节的同时，记录智能穿戴设备采集到的信号向量以得到训练数据集用于训练肘部角度预测值，其中n是数据点的数量，是智能穿戴设备采集到的信号向量对应的肘角；第三步骤：将训练数据集分成两个数据集和利用两个数据集和训练一个预测器来估计函数2.根据权利要求1所述的面向柔性传感器时序性能变化的关节角度预测方法，其特征在于，第三步骤利用深度学习，建立了一个由9层完全连接的神经...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭诗辉，林俊聪，高星，廖明宏，陈志勇，
申请(专利权)人：厦门大学，
类型：发明
国别省市：
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