ty -jour a2 -khan，fazlullah au -ma，chao au -yu，yu，dayang au -feng，hao py -2021 da -2021/10/07 ti-识别基于改进的隐藏Markov SP -789292902VL -2021 AB-近年来，随着运动的迅速发展，参加各种运动的人数每天都在增加。其中，羽毛球已成为最受欢迎的运动之一，因为在该领域的限制和易于学习的优势较少。本文开发了可穿戴运动活动分类系统，以准确识别羽毛球动作。固定在羽毛球手柄末端的单个加速传感器用于收集羽毛球动作的数据。滑动窗口分割技术用于提取命中信号。开发了改进的隐藏马尔可夫模型（HMM），以识别标准的10个羽毛球。其中包括服务，正手砧板，反手切碎的目标，正手和反手，正手驱动，反手推球，正手捡起，反手接球，并正手。实验结果表明，该模型设计的模型可以实时识别十个标准中风。与传统的HMM相比，改善的HMM的平均识别率提高了7.3％。 The comprehensive recognition rate of the final strokes can reach up to 95%. Therefore, this model can be used to improve the competitive level of badminton players. SN - 2040-2295 UR - https://doi.org/10.1155/2021/7892902 DO - 10.1155/2021/7892902 JF - Journal of Healthcare Engineering PB - Hindawi KW - ER -