1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1背景简介

近年来随着信息科学和传感器技术的进步，基于传感器的人体行为识别获得了极大发展。人体行为识别技术涉及到行为感知和识别这两项核心技术。在行为感知方面，传统的方法多采用基于计算机视觉的行为感知技术。然而该方法由于隐私侵入性强、观察范围有限且容易受到光照条件、遮挡等多种因素的影响等原因，不能完全满足日常行为感知的需求。随着传感器技术的发展，有学者提出使用可穿戴传感器网络来感知人体行为，收到了良好的效果。在行为识别方面，传统的工作多集中在单人顺序执行的简单行为的识别上，且很多工作仅能对人体行为进行离线的识别。而在现实生活中，人的行为具有复杂性，各类应用对于识别结果也往往有实时性的需求。传统方法的不足是将多个传感器固定在实验者身上进行行为感知，在实际生活中将对用户造成不便。鉴于手机传感器的便携性和高能性，本文提出一种基于ems手机加速度传感器信号特征提取来进行行为识别与分析的方法。

1.2课题研究的意义

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究的基本内容

1. 熟悉emd算法的基本工作原理。

2. 熟悉matlab基本编程及仿真方法。

3. 研究计划与安排

1-2周：前期调研，文献阅读，熟悉emd算法，了解手机加速度传感器信号特征值。

4. 参考文献（12篇以上）

[1]马宏伟, 张大伟, 曹现刚,等. 基于 emd 的振动信号去噪方法研究[j]. 振动与冲击, 2016, 35(22):38-40.

[2] 张磊磊. 基于emd的心电信号去噪方法研究及实现验证[d]. 重庆邮电大学, 2016.

[3]衡霞, 王忠民. 基于手机加速度传感器的人体行为识别[j]. 西安邮电大学学报, 2014, 19 (6):76-79.