如图3、图4所示，跌倒具有大加速度和角速度峰值特征，这是因为摔倒过程中由于和低势物体碰撞产生的SVM峰值比日常活动中步行、上楼梯等大多数一般过程要大。然而人体运动行为过程具有复杂性和随机性，使用单一的加速度相关信息判断人体摔倒行为的发生会带来很大的误判。本文使用SVMA及SVMW相结合的信息阈值法可以区分跌倒与产生SVM 峰值较小的低强度运动。通过对人体摔倒过程及其它日常生活行为过程中实验结果数据SVMA和SVMW进行分析，本文识别跌倒的加速度信号向量模阈值取 SVMAT =20m/s2 和角速度信号向量模阈值取SVMWT =4rad/s。
但是慢跑等动作也具有大加速度和角速度峰值的特征，单独的SVM 特征量并不能区分摔倒过程与慢跑或手机日用等较高强度运动过程。
1.3 SVMW数据曲线处理
根据人体运动学特征，跌倒过程与慢跑等运动过程的人体俯仰角或者侧翻角变化有很大不同，然而采集人体运动姿态变化信号数据的智能手机在口袋中的放置方位具有随意性，因此无法直接使用陀螺仪单轴方向输出得到的角度变化信息作为跌倒判断的一个特征量。本文对角速度信号向量模数据作进一步处理，来寻找新的特征量。
这里定义一个人体跌倒时躯干倾斜的合角度θ，它是通过对角速度信号向量模数据进行积分得到的，如下式
式中：SVMW ———人体运动角速度信号向量模。下面以慢跑为例，分析跌倒与慢跑等较高强度运动的合角度曲线变化的不同，图5为跌倒和慢跑两种运动过程合角度变化曲线， 从图5中可以看出：跌倒曲线有明显的拐点（图中圆圈所示），而慢跑曲线变化比较均匀平缓。这是因为跌倒过程中人体会和低势物体产生碰撞，短时间内会产生较大的SVM 数据值，体现在数据曲线上则有突变的增量点;而慢跑每次动作基本一致，随时间产生的数据曲线点增量也基本一样，数据曲线近似一条直线。扁平线圈电感制造厂
困惑，电路图中两个不同MOS管并联问题。。。。 小弟在学习一个LED关断电路，电路中采用MOS管开关关断LED的负极，有几个疑问，请教各路大仙：
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