基于MATLAB的卡尔曼滤波自适应计步器实现方案

资 源 简 介

本项目设计了一种基于MATLAB的卡尔曼滤波算法，对多传感器加速度数据进行噪声滤除与状态估计，支持腰部与手臂佩戴位置的自适应步态识别，实现高精度计步功能。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的多传感器佩戴位置自适应计步器

项目介绍

本项目设计并实现了一种自适应多佩戴位置的智能计步器系统。通过自主研发的卡尔曼滤波算法对三轴加速度传感器数据进行噪声滤除和状态估计，实现高精度步数统计。系统能够自动识别传感器佩戴位置（腰部或手臂），并根据不同运动状态动态调整步态识别策略，有效区分有效步伐与日常活动干扰。项目集成了完整的信号处理流水线，包括数据预处理、特征提取、自适应滤波和步数可视化分析。

功能特性

• 自适应卡尔曼滤波：针对运动加速度信号特性优化的滤波算法，有效提升信噪比
• 多维度特征提取：结合时域峰值检测与频域周期分析的双重步态识别机制
• 佩戴位置自适应：自动识别传感器佩戴位置并切换相应的步态分析策略
• 动态阈值调整：根据运动强度实时调整步态触发的敏感度阈值
• 多维度可视化：提供加速度波形、步数标记、步频分析等完整的数据可视化方案

使用方法

1. 数据准备：准备好三轴加速度传感器的原始数据文件，确保包含X/Y/Z轴加速度值、时间戳序列以及佩戴位置标识
2. 参数配置：根据传感器特性设置相应的校准参数，包括采样频率、偏置电压、灵敏度系数等
3. 运行分析：执行主程序启动数据处理流程，系统将自动完成数据读取、滤波处理、步数统计和结果输出
4. 结果查看：分析程序生成的步数统计报告和可视化图表，包括滤波效果对比、步数分布、步频变化等信息

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux/MacOS 最新版本
• 编程环境：MATLAB R2020a 或更新版本
• 内存需求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间用于数据缓存和结果存储

文件说明

主程序文件实现了完整的计步器数据处理流程，包括传感器数据读取与解析、自适应卡尔曼滤波器初始化与执行、时域与频域双重特征提取、动态阈值步态触发检测、佩戴位置识别逻辑、步数统计与时间戳记录、多维度结果可视化渲染以及算法性能指标评估等核心功能模块的协同工作。