CC3200实验：行人步频探测与步长估计的线性模型研究

"这篇实验指导书探讨了行人步频探测和步长估计的算法，主要对比了线性模型和人工神经网络(ANN)模型在步长估算中的应用。实验结果显示，尽管两种模型的性能相差不大，但考虑到嵌入式系统的应用和简单性，选择了线性模型作为基础。此外，论文还涉及到了传感器辅助室内定位和PDR(Pedometer, Dead Reckoning)算法的验证，使用了中国科学技术大学的EMG系统和多传感器定位平台MSP进行实地测试。" 在这篇关于"6算法验证-cc3200实验指导书"的文章中，主要关注的是行人的步频检测和步长估算，这是步行导航和定位系统的关键部分。作者通过对比分析了两种不同的步长模型：基于线性方程的模型和人工神经网络(ANN)模型。线性模型基于跨步周期和跨步峰值，通过最小二乘法或Kalman滤波确定模型系数，而ANN模型则采用一个隐层有16个节点的前向反馈网络，输入包括跨步周期、跨步峰值和脉冲周期与跨步周期的比值。实验数据显示，尽管两种模型的平均误差都在5厘米以内，但ANN模型的残差标准差较大。因此，为了简化并适应嵌入式系统，选择了线性模型作为后续研究的基础。 实验部分描述了一项于2009年在中国科大进行的联合实验，测试者携带EMG系统和多传感器定位平台MSP，收集数据进行后期处理。测试者沿着指定路线行走，EMG传感器安装在小腿上，GPS天线则置于帽子上以获取最佳卫星信号。实验旨在验证利用EMG信号进行速度估计的可行性和准确性，并结合PDR算法进行行人室内外无缝定位的研究。 该博士学位论文进一步讨论了GPS和自包含传感器在行人室内外无缝定位中的应用。随着定位技术在移动设备和位置服务中的广泛应用，对精确、稳定和连续的定位需求不断提升。然而，GPS在城市环境和室内受到信号遮挡的影响，导致定位性能下降。因此，结合其他传感器如EMG，以及PDR算法，可以提高在复杂环境下的定位效果。 这篇实验指导书不仅涵盖了步长估算的算法比较，还涉及到实际的传感器测试和定位算法的验证，为行人导航系统的设计提供了理论和实践依据。通过这样的研究，可以期望开发出更可靠、适应性强的定位技术，特别是在GPS信号受限的环境中。