基于EMD手机加速度传感器信号特征提取文献综述

随着智能手机的普及和微电子技术的迅速发展，手机已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。

手机中集成了各种传感器，其中加速度传感器能够感知手机的运动状态，为人类活动识别、步态分析、健康监测等领域提供了丰富的数据基础。

然而，手机加速度传感器信号易受噪声干扰，如何有效地提取信号中的特征信息成为一个关键问题。

经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)是一种自适应信号处理方法，能够有效地分离信号中的不同频率成分，近年来在手机加速度传感器信号分析中得到了广泛应用。

本文首先介绍了手机加速度传感器和EMD方法的基本原理，然后综述了基于EMD的手机加速度传感器信号特征提取的研究现状，并对不同方法的优缺点进行了比较分析，最后总结了该领域未来的发展趋势。

关键词：手机加速度传感器；经验模态分解；特征提取；信号处理；文献综述

近年来，随着微电子技术和无线通信技术的快速发展，智能手机已经普及到千家万户，成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。

智能手机中集成了多种传感器，如加速度传感器、陀螺仪、磁力计等，可以实时采集用户的运动信息、位置信息以及周围环境信息等。

其中，加速度传感器成本低廉、功耗低、体积小，被广泛应用于手机等移动设备中，用于感知设备的运动状态，例如加速度、速度、角度、位移等。

经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)是一种自适应信号处理方法，由NordenE.Huang等人于1998年提出[1]。