基于情景感知的可穿戴动作捕捉系统能效优化研究

“云计算-可穿戴计算中基于情景感知的能效控制策略研究”这篇文档主要探讨了在可穿戴计算领域，尤其是基于惯性测量单元（IMU）的动作捕捉系统中，如何利用情景感知技术来提高能效并优化系统性能。研究主要集中在三个方面：腕戴式单传感器动作捕捉系统的实现、人体运动识别优化算法的设计、以及自适应无线传输控制算法与多分类器融合的自适应控制策略的提出。 首先，文档介绍了一种创新的腕戴式单传感器动作捕捉系统，它突破了传统的三轴加速度传感器的局限，通过在实验者右手手腕上佩戴单一的惯性传感器收集数据。这一设计减少了佩戴的不适感，简化了系统结构，降低了计算复杂度，同时保证了动作识别的准确率，使得系统更适用于日常生活中。 其次，为了提升动作捕捉系统的能效，文档提出了人体运动识别优化算法。该算法针对不同的个体运动特征，动态调整分类模型的参数，从而找到最优参数组合，提高了运动识别的分类准确率。实验结果显示，优化后的算法能使分类准确率提升至98.59%，比传统方法提高了26.05%，显著提升了系统的整体性能。 最后，面对无线传输模块高能耗的问题，文档提出了自适应无线传输控制算法。该算法结合情景感知，能够智能地处理和判断人体运动数据，根据实际需求动态调整无线传输的控制策略，以减少不必要的能量消耗。这种策略有助于延长可穿戴设备的电池寿命，增强其续航能力。 这篇研究通过引入情景感知技术，为解决可穿戴计算设备的能效问题提供了新的思路和解决方案，不仅提高了动作捕捉系统的准确性和用户舒适度，还有效降低了系统的能耗，为未来可穿戴设备的发展提供了理论支持和实践参考。