利用压电能量采集器实现同步能量采集与步态识别

压电能量采集器（PEH）可从应力或振动中产生电能，作为延长可穿戴设备电池寿命的可行方案正受到越来越多的关注。近期研究进一步揭示，除了产生能量外，PEH 还可作为被动传感器以高能效方式检测人类步态，因为其应力或振动模式受步态影响显著。然而，由于 PEH 并非为精确运动测量而设计，使用常规分类算法可实现的步态识别准确率仍然较低。当同时存储所产生的电能时，准确率进一步下降。为了在以同时存储所产生能量的方式可靠分类步态的同时，我们做出了两点贡献。首先，我们提出一种预处理算法以滤除能量存储对 PEH 电信号的影响。其次，我们提出一种基于长短期记忆（LSTM）网络的分类器，以准确捕捉步态诱发发电中的时间信息。我们以鞋垫形态制作了所提步态识别架构的原型，并通过 20 名受试者评估了其步态识别以及能量采集性能。我们的结果表明，与最先进技术相比，所提架构检测到人类步态的召回率高出 12%，采集能量最多多出 127%，同时功耗降低 38%。