利用頻譜分析建立羽球動作分類

EasyChair Preprint 5349

Abstract

教育部體育署統計我國羽球運動人口已超過3百萬人，為大家最喜愛的運動項目之一。對初學者而言，羽球的長球、殺球及切球揮拍動作之間，若有一個標準可以學習三種球路動作，對提升羽球技能會有幫助，另智慧手錶已逐漸融入日常生活，因此本研究利用智慧手錶三軸加速度感測器收集使用者揮拍動作資料，分辨羽球三種球路，從時間領域分析資料不容易分辨球路的類型與程度，因此將資料轉到頻譜後，藉由頻譜的特性分辨使用者球路類型與程度，並利用視覺化工具進行屬性分析國家代表隊及熱愛羽球人士的差異，以決策樹(Decision Tree, DT)建立分類，結果顯示將資料經過視覺化分析後，擷取重要屬性進行分類，分類的準確度有提升。

Keyphrases: Decision Tree, acceleration sensor, smart watch

@booklet{EasyChair:5349,
  author    = {Mei Hui Hsu and Jui-Chung Hung},
  title     = {Research on Classification and Recognition of Badminton Action Based on Spectrum Analysis},
  howpublished = {EasyChair Preprint 5349},
  year      = {EasyChair, 2021}}