一种多节点无线动作捕捉节点扩充方法
专利汇可以提供一种多节点无线动作捕捉节点扩充方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种多 节点 无线 动作捕捉 节点扩充方法。包括多个 传感器 节点、无线网关节点和数据实时处理平台；每个传感器节点均包含 电池 和供电 电路 、 加速 度传感器、 微处理器 和无线发送模 块 ；原始数据由加速度传感器采集后，经微处理器进行压缩，由无线发送模块发送出去；无线网关节点用于接收来自传感器节点发送的数据，并进行恢复处理，再通过无线发送模块发送至数据实时处理平台；接收来自无线网关节点的数据，进行存储方便后续处理、分析和使用。本发明能够同时支持多个无线传感器节点进行实时 数据采集 ，扩充无线传输信道承载的节点个数；以较高的 精度 和较好的实时性进行多节点无线动作捕捉；在较低成本下更加高效地进行多节点无线动作捕捉。，下面是一种多节点无线动作捕捉节点扩充方法专利的具体信息内容。
1.一种多节点无线动作捕捉节点扩充方法，其特征在于：包括多个传感器节点、无线网关节点(2)、数据实时处理平台(3)；每一个传感器节点均包含电池和供电电路(4)、加速度传感器(5)、传感器节点的微处理器(6)、传感器节点的无线发送模块(7)，固定结构(8)；原始数据由加速度传感器(5)采集后，经传感器节点的微处理器(6)进行压缩，压缩后的数据经传感器节点的无线发送模块(7)发送出去，固定结构(8)的两端分别连接在传感器节点的两端，便于根据使用者不同部位的佩戴需要对传感器节点进行固定；无线网关节点(2)包含无线接收模块、无线网关节点的微处理器、无线网关节点的无线发送模块，用于接收来自传感器节点发送的数据，并对这些数据进行恢复处理，再将恢复后的数据通过无线网关节点的无线发送模块发送至数据实时处理平台(3)；数据实时处理平台(3)接收来自无线网关节点(2)的数据，进行存储以方便后续处理、分析和使用。
2.根据权利要求1所述的一种多节点无线动作捕捉节点扩充方法，其特征在于：所述固定结构(8)根据使用者设定部位的特点对传感器节点进行固定，用于人体设定部位多点变化的动作捕捉，或用于动物的动作捕捉。
3.根据权利要求1所述的一种多节点无线动作捕捉节点扩充方法，其特征在于：所述多个传感器节点数为S个传感器节点(1)，设每个传感器节点发送数据时占用相同的带宽资源为bp，则节点承载个数S的理论上界为S＝B/bp，实验数据表明该方法将节点数量成倍扩展，在有限的传输带宽B为2.4GHz ISM Band、传感器节点采样率为27.5Hz的条件下，S的理论上界能达到50个；该方法对于传输条件的改善主要体现在将原始数据压缩后再发送出去，降低了数据量而又保留了有效动作特征信息，所以在相同传输带宽条件下能支持更多的传感器节点同时发送数据。
4.根据权利要求1所述的一种多节点无线动作捕捉节点扩充方法，其特征在于，该方法具体的步骤如下：
1)多节点无线传感系统中的S个传感器节点(1)进行动作特征信息的采集过程具体包含如下步骤：
1.1)加标签：设置加速度传感器采样率为f，单位/Hz，同时采集d个维度的原始数据，每一个传感器节点在单位/秒的工作时间t内采集到的原始数据x具有(f*t)×d的大小，对来自S个传感器节点采集到的S个原始数据x分别加上标签后得到数据xs，s＝1,2,…,S；加标签的方法为：对于x的(f*t)个行向量加(f*t)个标签，即一行d个数据为一组，在一组数据头部加上字母作为标签，相同字母的不同大小写表示不同标签；
1.2)归一化：设置尺寸归一化参数α，取α为10％，对每一个xs的每个维度的数据进行相同的归一化处理后得到x1s，归一化过程表示如下：
x1si＝xsi(α*(f*t)+1:(1-α)*(f*t))
其中角码“i”表示每个维度的数据信息，i＝1,2,…,d；分节号“:”表示取从该符号左边数字开始，到该符号右边数字截止的一段数据；则尺寸归一化后的数据x1s具有n×d的尺寸大小，其中n＝((1-2α)*(f*t))；
对x1s进行幅度归一化处理的公式如下：
其中角码“i”表示每个维度的数据信息，i＝1,2,…,d，median()表示中值函数，max()表示最大值函数，min()表示最小值函数；则幅度归一化后的数据x2s也具有n×d的尺寸大小；
根据实际佩戴部位的不同，考虑加入或省去幅度归一化处理；如果需要进行幅度归一化处理，则在正常工作之前应在传感器节点和无线网关节点(2)之间进行预发收操作，从而使无线网关节点(2)保留归一化参数，包含数据x1s的中值median(x1s)、最大值max(x1s)、最小值min(x1s)，三者均为d维数据；
1.3)特征提取：以经过归一化处理之后的数据x2s作为输入，定义零值特征描述子k，表示数据x2s中平均每个维度具有的零值数据的个数，这里的零值数据不仅仅包括数值刚好等于0的数据，还包括绝对值低于给定阈值β，取0.005，根据不同x2s的情况灵活调整β的大小数据；定义特征提取矩阵Φ：
其中m表示压缩后的数据量大小，符号 表示向下取整；random(m,n)表示m×n的随机矩阵，a11～amn表示随机权重，取-5～5范围内服从高斯分布的随机数，根据不同x2s的情况灵活调整分布范围和分布类型；
1.4)数据压缩：对x2s采用矩阵乘法进行特征提取处理得到压缩后的数据x3s，则x3s具有m×d的矩阵大小，公式如下：
其中x2si表示x2s的1×n的列向量，其中每个元素为归一化处理之后的数据x2s的元素；
x3si表示x3s的1×m的列向量，其中每个元素为压缩处理后的数据x3s元素，而数据x3s即为传感器节点将要发送出去的数据；
2)传感器节点发送数据的具体方法如下：
在有限的传输带宽条件B下，对于所有S个传感器节点(1)，在工作时间内都同时向外发送，对于每一个传感器节点压缩后的数据x3s，其形式为m×d的数值矩阵，矩阵内的元素为小数形式的数据，不能直接发送，需要经过无线发送模块进行格式转换为指定宽度w的浮点数表示之后以字符串的形式发送出去，格式转换针对x3s的m行数据逐行进行，即一次转换操作是将包含头尾标签的d个小数转换为一个宽度为w的字符串，其中w包含头尾两个字母标签，而标签经过转换仍然保留在一组数据的头部和尾部，不受影响；最终得到m×1形式的数据x4s，其中每一行为一次发送的宽度为w的字符串，该方法对于传输条件的改善主要体现在将n×d的原始数据压缩为m×d的压缩数据后再发送出去，降低了数据量而又保留了有效动作特征信息；所以在相同传输带宽条件下支持更多的传感器节点同时发送数据，且该过程在现有的通讯协议下均能进行；
3)无线网关节点(2)中接收来自使用者的S个传感器节点(1)发送的数据后的处理过程具体包含如下步骤：
3.1)分组：由于来自多个传感器节点的数据不间断地实时发送，在有限的传输带宽条件下，数据传输过程会产成大量的冲突问题，冲突造成传输过程中数据的丢失；所以接收到的数据是x4s信息丢失后的数据，表示为x4’s；根据头部和尾部的标签对x4’s进行分类，具体方法如下，从检测到第一个小写字母开始，往其后选取一段总宽度为w+1的数据，有以下几种情况：
如果数据末尾是字母，则确定中间信息完整没有丢失，根据标签字母的种类直接分类为采集原始数据xs的那个传感器节点对应的接受数据y’s，s＝1,2,…,S；随后进行格式转换，即将固定宽度w的字符串转化为小数形式，得到m×d形式的分组数据ys，s＝1,2,…,S；
如果数据末尾不是字母而是数字，则确定由于冲突导致了数据丢失，该段数据为无效数据，不作分类，从下一个字母开始重复上述操作，直至遍历完所有x4’s的数据；
3.2)数据恢复：对于接收到的数据ys，将其恢复为对应的n×d形式的原始数据y1s，定义恢复矩阵λ：
其中b11～bmn表示矩阵E的元素，取值与步骤1)中定义的零值特征描述子k有关：当k大于
0时，b11～bmn对应于n×n的单位矩阵E进行傅里叶变换后的逆矩阵的元素；而对于其他情况，b11～bmn均取1，c11～cmn为矩阵运算后的矩阵λ元素值；
采用欧几里得范数优化方法进行数据恢复得到y1s，优化目标是最小化矩阵y1s的欧几里得范数，限制条件如下：
即：
i i
其中y1s表示y1s的1×n的列向量，其中初始化元素值为n×d形式的随机元素；ys表示ys的1×m的列向量，其中每个元素为接收到的数据ys的元素；
3.3)逆归一化：根据实际应用场景的需要考虑加入或省去逆归一化处理；如果需要进行逆归一化处理，则在正常工作之前应在传感器节点和无线网关节点之间进行预发收操作，从而使无线网关节点保留归一化参数，包含数据x1s的中值median(x1s)、最大值max(x1s)、最小值min(x1s)，三者均为d维数据；逆归一化处理逐列进行，进行d次，公式如下：
其中角码“i”表示每个维度的数据信息，i＝1,2,…,d，则数据y2s即为最终恢复的数据，经无线网关节点(2)发送至数据实时处理平台(3)。
一种多节点无线动作捕捉节点扩充方法
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具体实施方式
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