• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    多傳感器系統(tǒng)中的小波變換應(yīng)用研究

    2020-06-19 08:45:58湯家森李瑞祥施偉斌李輝
    軟件導(dǎo)刊 2020年4期
    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合小波變換

    湯家森 李瑞祥 施偉斌 李輝

    摘要:針對(duì)慣性傳感器測(cè)量系統(tǒng)中采用單一傳感器往往會(huì)因測(cè)量噪聲及誤差而降低系統(tǒng)檢測(cè)精度等問(wèn)題,根據(jù)傳感器分辨率各不相同的特性,結(jié)合小波多分辨率分析的特點(diǎn),采用Mallat快速算法并在各尺度上應(yīng)用卡爾曼濾波處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)不同傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)的融合。設(shè)計(jì)算法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明,算法有效提升了融合數(shù)據(jù)信噪比(SNR),得到不失真的融合信號(hào)波形,提高了慣性傳感器系統(tǒng)精度。該算法相比對(duì)慣性傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單濾波處理再進(jìn)行特征選取的普遍做法,應(yīng)用在多傳感器的人體姿態(tài)識(shí)別系統(tǒng)中可以降低數(shù)據(jù)處理復(fù)雜度,證明了利用小波變換對(duì)慣性傳感器數(shù)據(jù)去噪融合的實(shí)用性。

    關(guān)鍵詞:傳感器系統(tǒng);小波變換;數(shù)據(jù)融合;姿態(tài)識(shí)別

    DOI: 10. 11907/rjdk.191781

    開(kāi)放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    中圖分類(lèi)號(hào):TP319

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1672-7800(2020)004-0199-04

    0 引言

    人體姿態(tài)識(shí)別研究中常采用慣性傳感器如加速度計(jì)陀螺儀獲取實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)信號(hào)[1-2],這類(lèi)傳感器在體積、重量和測(cè)量精度等各方面的優(yōu)點(diǎn)使其得以廣泛應(yīng)用,單傳感器系統(tǒng)測(cè)量結(jié)果往往伴隨很多隨機(jī)噪聲,而將多種分辨率不一的傳感器信號(hào)加以濾波及融合以提升系統(tǒng)測(cè)量精度,需要利用合適的方法。文獻(xiàn)[3]提供的自適應(yīng)加權(quán)融合算法將動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中不同傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)融合,算法較為直觀但精度不佳;文獻(xiàn)[4]對(duì)小波濾波后的數(shù)據(jù)采用提升小波變換,實(shí)現(xiàn)不同帶寬信號(hào)融合,融合結(jié)果幅值衰減小于-2.5DB;文獻(xiàn)[5]采用A-trous快速小波變換對(duì)濾波后的兩組仿真信號(hào)進(jìn)行融合,將不同分辨的信號(hào)轉(zhuǎn)換成相同分辨率,證明了小波分析對(duì)傳感器數(shù)據(jù)融合的有效性。小波變換在時(shí)頻域均有良好的分辨性,在不同尺度下具有不同的局部特征。因此,小波提供了良好的信號(hào)處理方法,可以應(yīng)用于慣性傳感器系統(tǒng)。

    本文利用小波分析的特有屬性建立對(duì)多傳感器融合的信號(hào)分析方法,通過(guò)比較相似度確定合適的小波基函數(shù),并利用快速M(fèi)allat算法實(shí)現(xiàn)慣性傳感器加速度計(jì)陀螺儀信號(hào)中的噪聲抑制,以更好地分析慣性傳感器系統(tǒng)的特征和規(guī)律。

    1 慣性傳感器系統(tǒng)信號(hào)小波去噪原理

    1.1 小波函數(shù)基本特點(diǎn)

    小波變換一方面繼承于傅立葉變換局部化的思想,另一方面克服了傅里葉變換頻率分析等缺點(diǎn),可以作為對(duì)信號(hào)時(shí)頻分析處理的理想工具。其主要特點(diǎn)是通過(guò)變換能夠突出特征,也能實(shí)現(xiàn)對(duì)時(shí)間頻率的局部化分析,通過(guò)伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)進(jìn)行多尺度細(xì)化,能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析要求。

    函數(shù)廠(t)對(duì)于給定小波基函數(shù)的連續(xù)小波變換為:

    由式(1)可以看出,相比于只有一個(gè)頻率變量的傅里葉變換,小波變換有兩個(gè)變量:尺度a和平移量r。尺度a直接影響小波函數(shù)伸縮,不同尺度因子生成不同的頻率成分;平移量r直接影響小波函數(shù)的平移,使得小波能夠沿信號(hào)的時(shí)間軸實(shí)現(xiàn)遍歷。

    小波重建如式(2)。

    考慮到實(shí)際傳感器固有的采樣頻率,本文采用小波變換的離散形式。

    1.2 小波基函數(shù)選取

    對(duì)信號(hào)作小波變換處理,尋找適當(dāng)?shù)男〔ɑ瘮?shù)作為母函數(shù)尤其重要。常見(jiàn)的小波基函數(shù)包括Db小波、Bior-thogonal小波、Coiflet小波、SvmletsA小波、Morlet小波、Mexican Hat小波、Meyer小波等[6]。

    由式(1)可以看出,小波變換表達(dá)為信號(hào)和小波基函數(shù)的卷積。因此在小波變換過(guò)程中.原信號(hào)波形和小波基函數(shù)相近的特征會(huì)被放大,而不同特征的信號(hào)則被抑制。選取與原信號(hào)相似度高的小波基函數(shù),有利于對(duì)特征信號(hào)的提取。因此,相似度也可以用來(lái)作為衡量小波變換效果的一種評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[7]。

    小波基函數(shù)和原信號(hào)的相似度如式(3)。

    DB5小波函數(shù)與行走狀態(tài)下加速度計(jì)信號(hào)對(duì)比如圖2所示。

    由圖1、圖2可知,DB5小波和慣性傳感器采集到的運(yùn)動(dòng)信號(hào)相比,有較高的相似性,具有正交性。DB N(N=1,2,3,…,10)系列小波函數(shù)長(zhǎng)度為2N-1,率波長(zhǎng)度為2N,消失矩為N。其中,對(duì)本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)DB5的相似度要優(yōu)于Haar及DBlO,如果小波分解層數(shù)過(guò)多則導(dǎo)致失真,分解層數(shù)不夠則不能有效濾噪。

    2 慣性傳感器系統(tǒng)描述

    3 多尺度融合算法設(shè)計(jì)

    3.1 小波變換多尺度分解

    采用Mallat分解,與用快速傅里葉變換實(shí)現(xiàn)傅里葉變換類(lèi)似,Mallat算法也可以實(shí)現(xiàn)快速小波變換,具體流程如圖3所示。

    3.2 卡爾曼濾波

    卡爾曼濾波對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)有較強(qiáng)的估計(jì)能力,可對(duì)小波變換得來(lái)的低頻信號(hào)與許多高頻信號(hào)在各尺度上分別加以處理,得到更優(yōu)估計(jì)。

    綜上,基于小波變換和卡爾曼濾波的多尺度融合算法基本思路為:①通過(guò)Mallat快速小波變換把Ⅳ個(gè)傳感器的原信號(hào)分解在若干個(gè)尺度上;②在各尺度上分別用卡爾曼濾波處理;③將各尺度上的全局估計(jì)結(jié)果應(yīng)用Mallat快速重構(gòu)算法,得到融合信號(hào)[14]。

    4 實(shí)驗(yàn)與評(píng)估

    采用傳感器MPU9250、STM32F103單片機(jī)和電源燈硬件組成系統(tǒng),采集人在行走過(guò)程中的加速度信息和角速度信息,驗(yàn)證信息融合的有效性,系統(tǒng)架構(gòu)如圖4所示。操作流程為開(kāi)機(jī)后初始化MPU9250,然后在死循環(huán)里讀取加速度傳感器、陀螺儀等數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)通過(guò)I2C總線協(xié)議傳到單片機(jī),單片機(jī)再將數(shù)據(jù)上傳到上位機(jī)并儲(chǔ)存串口上報(bào)給上位機(jī),利用上位機(jī)軟件實(shí)時(shí)顯示傳感器狀態(tài)曲線。

    用計(jì)算機(jī)算法仿真時(shí),選擇與原信號(hào)相似度較高的具有良好正交性與雙正交性效應(yīng)的DB5小波分析模擬信號(hào),作5層分解,卡爾曼濾波處理后再小波重構(gòu),仿真結(jié)果如圖5所示。其中,原始信號(hào)信噪比分別為9.5dB、8.6dB,融合結(jié)果為16.8dB。

    對(duì)比圖5(c)和圖5(a)、圖5(b)可知,對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)去噪,小波變換結(jié)合卡爾曼濾波的消噪效果明顯,保留了原始信號(hào)特征。圖5(d)采用DB3小波作為小波基函數(shù),作三層分解,算法融合結(jié)果出現(xiàn)圖示兩處失真,證明準(zhǔn)確判斷小波基函數(shù)及分解層數(shù)的影響意義。該方法可應(yīng)用于人體姿態(tài)識(shí)別系統(tǒng)的測(cè)量數(shù)據(jù)處理上,魯棒性良好。

    5 結(jié)語(yǔ)

    獲取準(zhǔn)確的傳感器數(shù)據(jù)對(duì)人體姿態(tài)識(shí)別研究具有重要意義。本文基于傳感器MPU9250采集到的加速度、角速度信息,構(gòu)造與原信號(hào)相似度較高的小波基函數(shù),根據(jù)小波分析多分辨率的特點(diǎn),利用快速小波變換對(duì)多傳感器信號(hào)進(jìn)行多尺度分解重構(gòu),并在各尺度上對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理。實(shí)驗(yàn)效果濾除了傳感器運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的隨機(jī)噪聲并突出信號(hào)特征,能更直觀地觀測(cè)信號(hào),提高了慣性系統(tǒng)準(zhǔn)確性。對(duì)傳感器高低頻率范圍的適應(yīng)性以及對(duì)處理后數(shù)據(jù)的特征提取是下一步研究重點(diǎn)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]

    CHOU K C,GOLDEN S A, WILLS KYAS. Multiresolution stochasticmodels. data fusion, and wavelet transform [Jl. Signal Processing,1993,34(3):257-282.

    [2]

    SEOKHOON K. ANAND P, CWANGGIL J. Reduction of mixed noisefrom wearable sensors in human-motion estimation [J]. Computersand Electrical Engineering, 2017( 61): 287-296.

    [3]李媛媛,張立峰,多傳感器自適應(yīng)加權(quán)融合算法及其應(yīng)用研究[J].自動(dòng)化與儀器儀表,2008(2):10-13.

    [4]蔣行國(guó),楊文淑,包啟亮,等.基于小波變換的兩種慣性傳感器數(shù)據(jù)融合[J].光電工程,2007,34(1):90-94.

    [5] 劉素一,張海霞,基于A-trous小波變換的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法[J].軟件導(dǎo)刊,2006( 21):89-90.

    [6] 胡昌華.基于Matlab的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)——小波變換[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2001.

    [7] 陳澤鑫.小波基函數(shù)在故障診斷中的最佳選擇[J].機(jī)械科學(xué)與技術(shù),2005, 24(2):172-175.

    [8] 原琦,丁家滿.海量信息融合方法及其在故障診斷中的應(yīng)用[J].軟件導(dǎo)刊2018, 17(8):174-177.

    [9]

    LIANG Y H. XUE K. JIN H Z.Lift fin stabilizers based on data fu-sion with ,vavelet de-noising technology[J].Journal of Control Theoryand Applications, 2010.8( 4): 485-490.

    [10]

    LIGORIO G,ANCELO M,SABATINI.A novel Kalman fiher for hu-man motion tracking with an inertial-hased dvnamic inclinometer[J]. IEEE Trans. Biomed Eng., 2015, 62(8):2033-2043.

    [11]

    CORRALES J A, CANDELAS F A. TORRES F.Hybrid tracking ofhuman operators using IMU/UWB Data Fusion by a Kalman Filter[C]. Proceeding of 3rd ADM/IEEE International Conference on Hu-man-Robot Ineraction. 2008: 193-200.

    [12]

    ELMAR G.A high performance hvbrid electrical optical interconnec-tion technology for high speed electronic systems[J].IEEE Transac-tions on Advanced Packaging, 2001, 24(3):375-383.

    [13]

    Preece S J,Coulermas J Y. Laurence P J K, et al.A comparison offeature extraction methods for the classification of dynamic activitiesfrom accelerometer data[J].IEEE Transactions on Biomedical Engi-neering, 2009, 56(3):871-879.

    [14] 劉素一,張海霞,羅維平.基于小波變換和Kalman濾波的多傳感器數(shù)據(jù)融合[J].微計(jì)算機(jī)信息,2006,22( 16):179-181.

    [15] 鄧自立,祁榮賓.多傳感器信息融合次優(yōu)穩(wěn)態(tài)Kalman濾波器[J].科技快報(bào),2000.6(2):183-184.

    [16]陳亞峰,王直杰.基于MPU6050加速度信號(hào)的匹配小波設(shè)計(jì)及去噪[J].電子設(shè)計(jì)工程,2017.25(6):114-117.

    [17] 崔錦泰.小波分析導(dǎo)論[M].程正興,譯.西安:西安交通大學(xué)出版社.1995.

    [18]馮智勇,曾瀚,張力,等.基于MPU6050加速度信號(hào)的匹配小波設(shè)計(jì)及去噪[J].西南師范大學(xué)學(xué)報(bào),2011,36( 4):137-141.

    [19]高嵩,潘泉,肖秦琨.多傳感器自適應(yīng)濾波融合算法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2008,30(8):1901-1904.

    [20] 李洪波,楊軍鋒.自適應(yīng)Kalman濾波在多傳感器數(shù)據(jù)融合中應(yīng)用[J].國(guó)外電子測(cè)量技術(shù),2006. 25(6):69-71.

    [21]蔡猛.基于小波變換的多傳感器最優(yōu)信息融合[J].電光與控制,2013,20( 12):97-100.

    [22] 孫書(shū)利,鄧自立.多傳感器線性最小方差最優(yōu)信息融合估計(jì)準(zhǔn)則[J].科學(xué)技術(shù)工程,2004,4(5):334-337.

    (責(zé)任編輯:孫娟)

    作者簡(jiǎn)介:湯家森(1992-),男,上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);李瑞祥(1967-),男,碩士,上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院工程師,研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);施偉斌(1967-),男,博士,上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院副教授,研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò);李輝(1996-),男,上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)闊o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

    猜你喜歡
    數(shù)據(jù)融合小波變換
    多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在機(jī)房監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用
    《可靠性工程》課程教學(xué)的幾點(diǎn)思考
    東方教育(2016年10期)2017-01-16 20:38:46
    基于雙樹(shù)四元數(shù)小波變換的圖像降噪增強(qiáng)
    基于數(shù)據(jù)融合的家庭遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)系統(tǒng)研究
    MATLAB在《數(shù)字圖像處理》課程中的輔助教學(xué)
    融合K—T和K—L數(shù)據(jù)的洽川濕地水體提取
    基于互信息和小波變換的圖像配準(zhǔn)的研究
    保持細(xì)節(jié)的Retinex紅外圖像增強(qiáng)算法
    船舶動(dòng)力定位中的數(shù)據(jù)融合技術(shù)文獻(xiàn)綜述
    科技視界(2016年14期)2016-06-08 13:24:00
    基于小波包絡(luò)分析的滾動(dòng)軸承典型故障診斷技術(shù)研究
    商情(2016年11期)2016-04-15 07:39:54
    肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 久久热精品热| 晚上一个人看的免费电影| 69人妻影院| 777米奇影视久久| 亚洲精品自拍成人| 在线播放无遮挡| 国产精品伦人一区二区| 天美传媒精品一区二区| 国产成人a∨麻豆精品| 一夜夜www| 亚洲美女视频黄频| 亚洲国产av新网站| 亚洲电影在线观看av| 成人午夜精彩视频在线观看| 日韩欧美一区视频在线观看 | 老师上课跳d突然被开到最大视频| 成年av动漫网址| 老女人水多毛片| 国产伦理片在线播放av一区| 女人久久www免费人成看片| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 国产激情偷乱视频一区二区| 中文字幕亚洲精品专区| 一本一本综合久久| 亚洲欧美一区二区三区国产| 一本久久精品| 一级二级三级毛片免费看| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 日日啪夜夜撸| 日本黄大片高清| 亚洲最大成人中文| 国产成人精品一,二区| 亚洲国产成人一精品久久久| 少妇人妻精品综合一区二区| 成人午夜高清在线视频| av一本久久久久| 淫秽高清视频在线观看| 伊人久久国产一区二区| av黄色大香蕉| 国产精品不卡视频一区二区| 国产成人午夜福利电影在线观看| 人人妻人人看人人澡| 国产色爽女视频免费观看| 久久精品国产亚洲av天美| 欧美97在线视频| 18+在线观看网站| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 欧美最新免费一区二区三区| 精品熟女少妇av免费看| av播播在线观看一区| 高清午夜精品一区二区三区| 亚洲在久久综合| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 久久这里有精品视频免费| 亚洲在线观看片| 99久国产av精品| 久99久视频精品免费| 日韩av在线大香蕉| 一个人免费在线观看电影| av一本久久久久| 国产成年人精品一区二区| 最新中文字幕久久久久| 2021天堂中文幕一二区在线观| 人体艺术视频欧美日本| 久久亚洲国产成人精品v| 亚洲在线自拍视频| 中文字幕久久专区| 国产免费又黄又爽又色| 国产一区有黄有色的免费视频 | 天堂影院成人在线观看| 最近2019中文字幕mv第一页| 国产激情偷乱视频一区二区| 日本一本二区三区精品| 久久99热6这里只有精品| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 色播亚洲综合网| 深爱激情五月婷婷| 激情 狠狠 欧美| 精品久久久久久电影网| 2021天堂中文幕一二区在线观| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 日本免费在线观看一区| 精品不卡国产一区二区三区| 国产av码专区亚洲av| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 三级经典国产精品| 免费观看av网站的网址| 国产午夜精品论理片| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 乱码一卡2卡4卡精品| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 亚洲美女搞黄在线观看| 男人狂女人下面高潮的视频| 成人无遮挡网站| 国国产精品蜜臀av免费| 色综合站精品国产| 午夜福利视频精品| 成人无遮挡网站| av女优亚洲男人天堂| 男人狂女人下面高潮的视频| 久久草成人影院| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 成人无遮挡网站| 一夜夜www| 美女黄网站色视频| 亚洲精品,欧美精品| 大话2 男鬼变身卡| 国产毛片a区久久久久| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 久久精品国产亚洲网站| 亚洲欧美清纯卡通| 午夜福利视频精品| 国模一区二区三区四区视频| 久久国内精品自在自线图片| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 熟女人妻精品中文字幕| 国产亚洲精品久久久com| 最后的刺客免费高清国语| 丝袜美腿在线中文| 国产高清有码在线观看视频| 我要看日韩黄色一级片| 久久久久久久午夜电影| 天堂√8在线中文| 黑人高潮一二区| 搡女人真爽免费视频火全软件| 免费电影在线观看免费观看| 日本wwww免费看| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 亚洲成人中文字幕在线播放| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产精品国产三级专区第一集| 男女边摸边吃奶| 亚洲av中文av极速乱| 国产爱豆传媒在线观看| 国内精品美女久久久久久| 免费观看av网站的网址| 免费观看在线日韩| 我的老师免费观看完整版| 欧美区成人在线视频| 亚洲成人av在线免费| 少妇高潮的动态图| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 亚洲丝袜综合中文字幕| 伦精品一区二区三区| 色5月婷婷丁香| 国产亚洲精品av在线| 搞女人的毛片| 亚洲在久久综合| 久久久久国产网址| 国产成人一区二区在线| 欧美日本视频| 欧美日本视频| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产精品女同一区二区软件| 淫秽高清视频在线观看| 激情 狠狠 欧美| 亚洲精品视频女| 永久免费av网站大全| 午夜视频国产福利| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 中文字幕av在线有码专区| 精品国内亚洲2022精品成人| 亚洲18禁久久av| 一级片'在线观看视频| 亚洲自偷自拍三级| 国产亚洲91精品色在线| 五月玫瑰六月丁香| 97超视频在线观看视频| 美女黄网站色视频| xxx大片免费视频| 一级毛片久久久久久久久女| 一个人免费在线观看电影| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 日本一二三区视频观看| 在现免费观看毛片| 婷婷色综合www| 成人无遮挡网站| 美女cb高潮喷水在线观看| 国产精品熟女久久久久浪| 亚洲精品国产av成人精品| 精品欧美国产一区二区三| 91精品国产九色| 国产 一区 欧美 日韩| 一级毛片aaaaaa免费看小| 丝袜喷水一区| 中文在线观看免费www的网站| 一个人看的www免费观看视频| 国产精品久久久久久av不卡| 一区二区三区免费毛片| 午夜福利在线观看吧| 一二三四中文在线观看免费高清| 天天躁日日操中文字幕| 日本一二三区视频观看| 国产老妇伦熟女老妇高清| 国产麻豆成人av免费视频| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 色视频www国产| 免费少妇av软件| 青春草视频在线免费观看| 国产淫语在线视频| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 国产午夜精品一二区理论片| 欧美日本视频| 国产精品99久久久久久久久| 精品酒店卫生间| 国产男女超爽视频在线观看| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 一级av片app| 99热这里只有精品一区| 精品久久久久久久久久久久久| 最近最新中文字幕大全电影3| 国产成人精品一,二区| 午夜视频国产福利| 国产一区二区三区综合在线观看 | 99视频精品全部免费 在线| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 国产 一区精品| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 欧美精品一区二区大全| 免费观看a级毛片全部| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 色哟哟·www| 91在线精品国自产拍蜜月| 99久久精品国产国产毛片| 少妇人妻精品综合一区二区| 久久精品国产亚洲av天美| 欧美变态另类bdsm刘玥| 日韩成人伦理影院| 亚洲av二区三区四区| 国产精品久久久久久久电影| 国产高潮美女av| 亚洲欧美日韩无卡精品| 久久99热这里只有精品18| 男女边吃奶边做爰视频| 一个人观看的视频www高清免费观看| 成人午夜高清在线视频| 男人和女人高潮做爰伦理| 亚洲欧美一区二区三区国产| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国产久久久一区二区三区| 久久久a久久爽久久v久久| 免费看不卡的av| 看十八女毛片水多多多| 蜜臀久久99精品久久宅男| 男人舔女人下体高潮全视频| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 午夜亚洲福利在线播放| 亚洲精品国产av成人精品| 免费黄色在线免费观看| 国产 一区 欧美 日韩| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 免费观看无遮挡的男女| 亚洲欧美清纯卡通| 内地一区二区视频在线| 黄色日韩在线| 亚洲精品色激情综合| 欧美日韩国产mv在线观看视频 | 婷婷色综合大香蕉| 淫秽高清视频在线观看| videossex国产| 日韩一区二区三区影片| 秋霞在线观看毛片| 国模一区二区三区四区视频| 舔av片在线| 久久久精品94久久精品| 国产成年人精品一区二区| 搡女人真爽免费视频火全软件| 草草在线视频免费看| 国产一区二区在线观看日韩| 亚洲真实伦在线观看| 日本黄大片高清| 两个人的视频大全免费| 亚洲国产高清在线一区二区三| 国产老妇女一区| 国产有黄有色有爽视频| 精品国产露脸久久av麻豆 | 中文资源天堂在线| 国产在线男女| 成人欧美大片| 91狼人影院| 国产高潮美女av| 亚洲伊人久久精品综合| 免费看美女性在线毛片视频| 久久国内精品自在自线图片| 亚洲国产精品国产精品| 有码 亚洲区| 91久久精品国产一区二区成人| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 精品久久久久久成人av| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 亚洲成人中文字幕在线播放| 久久久久久久午夜电影| 日本一二三区视频观看| 如何舔出高潮| 赤兔流量卡办理| 高清欧美精品videossex| 国产成人aa在线观看| 日韩欧美国产在线观看| 日本wwww免费看| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 国产人妻一区二区三区在| 亚洲美女搞黄在线观看| 欧美高清成人免费视频www| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 精品久久久久久久久亚洲| 听说在线观看完整版免费高清| 国产片特级美女逼逼视频| 国产在视频线在精品| 内射极品少妇av片p| 22中文网久久字幕| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产高清有码在线观看视频| 亚洲精品第二区| 日韩视频在线欧美| 欧美日韩综合久久久久久| ponron亚洲| 国产色爽女视频免费观看| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 一级av片app| 一级av片app| 超碰97精品在线观看| 国产亚洲一区二区精品| 亚洲精品成人av观看孕妇| 99热全是精品| 免费看av在线观看网站| 国产乱来视频区| 免费在线观看成人毛片| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 亚洲美女搞黄在线观看| 青春草视频在线免费观看| 久久这里有精品视频免费| 午夜免费男女啪啪视频观看| 免费av观看视频| 91精品一卡2卡3卡4卡| 少妇的逼水好多| 不卡视频在线观看欧美| 黄色日韩在线| 亚洲电影在线观看av| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 永久免费av网站大全| 日日啪夜夜撸| 亚洲美女视频黄频| 日日摸夜夜添夜夜爱| 成人二区视频| 免费黄网站久久成人精品| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 国产高清不卡午夜福利| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 九草在线视频观看| 亚洲精品亚洲一区二区| 亚洲av成人av| av在线播放精品| 极品教师在线视频| 国产探花极品一区二区| 亚洲真实伦在线观看| 综合色av麻豆| 在线 av 中文字幕| 成人综合一区亚洲| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 欧美bdsm另类| 校园人妻丝袜中文字幕| 免费看av在线观看网站| 欧美日本视频| 亚洲精品视频女| 一级片'在线观看视频| 高清欧美精品videossex| av黄色大香蕉| 亚洲最大成人中文| 日韩欧美精品v在线| 日韩强制内射视频| 国产美女午夜福利| 欧美潮喷喷水| 我的老师免费观看完整版| 亚洲av福利一区| 禁无遮挡网站| 啦啦啦韩国在线观看视频| 国产有黄有色有爽视频| 精品久久久久久久久亚洲| 搡老妇女老女人老熟妇| 晚上一个人看的免费电影| 在线播放无遮挡| 国产精品国产三级专区第一集| 国产精品一区二区三区四区久久| 成人无遮挡网站| 久久久a久久爽久久v久久| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 亚洲伊人久久精品综合| 亚洲精品国产av成人精品| 亚洲在线自拍视频| 精品不卡国产一区二区三区| 免费电影在线观看免费观看| 国产精品嫩草影院av在线观看| 伦精品一区二区三区| 黄片wwwwww| 国产精品久久视频播放| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 老司机影院毛片| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 99热6这里只有精品| 黄色配什么色好看| 精华霜和精华液先用哪个| 成人午夜高清在线视频| 免费黄频网站在线观看国产| 最近中文字幕2019免费版| 国产一区亚洲一区在线观看| 亚洲av免费高清在线观看| 欧美潮喷喷水| 91aial.com中文字幕在线观看| 男女边吃奶边做爰视频| 男女视频在线观看网站免费| 日韩 亚洲 欧美在线| 日韩欧美国产在线观看| 中国美白少妇内射xxxbb| 欧美不卡视频在线免费观看| 男的添女的下面高潮视频| 又大又黄又爽视频免费| 淫秽高清视频在线观看| 春色校园在线视频观看| 午夜久久久久精精品| 欧美+日韩+精品| 麻豆久久精品国产亚洲av| 少妇人妻一区二区三区视频| 亚洲av免费在线观看| 校园人妻丝袜中文字幕| 老司机影院成人| 亚洲成人一二三区av| 久久这里有精品视频免费| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 亚洲av.av天堂| 久久久久精品性色| 97超碰精品成人国产| 全区人妻精品视频| 亚洲国产精品专区欧美| 国产中年淑女户外野战色| 老女人水多毛片| 亚洲乱码一区二区免费版| 久久韩国三级中文字幕| 十八禁国产超污无遮挡网站| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 99热这里只有精品一区| 精品一区二区三区人妻视频| 精品久久国产蜜桃| 亚洲一区高清亚洲精品| 欧美区成人在线视频| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 特大巨黑吊av在线直播| 国产永久视频网站| 亚洲精品影视一区二区三区av| 久久久久久久久中文| 人人妻人人澡欧美一区二区| 一级毛片 在线播放| 51国产日韩欧美| 白带黄色成豆腐渣| 亚洲av成人av| 99久国产av精品| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 我要看日韩黄色一级片| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲成色77777| 亚洲欧洲日产国产| 熟妇人妻不卡中文字幕| 91久久精品电影网| 国产av国产精品国产| 精品久久久噜噜| 久久国产乱子免费精品| 男插女下体视频免费在线播放| 午夜视频国产福利| 亚洲自偷自拍三级| 免费看av在线观看网站| 午夜福利网站1000一区二区三区| 久久97久久精品| 日韩电影二区| 久久久成人免费电影| 国产大屁股一区二区在线视频| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 国产精品一及| 韩国av在线不卡| 国产熟女欧美一区二区| 国产黄色小视频在线观看| 中文字幕久久专区| 少妇丰满av| 97精品久久久久久久久久精品| 大陆偷拍与自拍| 一级二级三级毛片免费看| 国产成人精品一,二区| 免费观看a级毛片全部| 午夜爱爱视频在线播放| 亚洲经典国产精华液单| 久久久精品欧美日韩精品| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲欧美精品专区久久| 国产精品嫩草影院av在线观看| 色综合色国产| 国产亚洲最大av| 国产免费又黄又爽又色| 亚洲欧美清纯卡通| 中国美白少妇内射xxxbb| av一本久久久久| 午夜视频国产福利| 色哟哟·www| 久久久精品免费免费高清| 亚州av有码| 内地一区二区视频在线| 2021天堂中文幕一二区在线观| 天天躁日日操中文字幕| 久久亚洲国产成人精品v| 一级片'在线观看视频| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 婷婷色综合大香蕉| 午夜爱爱视频在线播放| 日本免费在线观看一区| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 中国美白少妇内射xxxbb| 国产成人精品婷婷| 别揉我奶头 嗯啊视频| 欧美bdsm另类| 干丝袜人妻中文字幕| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 免费黄色在线免费观看| 国产爱豆传媒在线观看| 卡戴珊不雅视频在线播放| 高清视频免费观看一区二区 | 亚洲精品,欧美精品| 欧美zozozo另类| 久久久欧美国产精品| xxx大片免费视频| 色尼玛亚洲综合影院| 日本与韩国留学比较| 99久国产av精品国产电影| 欧美不卡视频在线免费观看| 中国国产av一级| kizo精华| 97超视频在线观看视频| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 亚洲精品,欧美精品| 成人性生交大片免费视频hd| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 女人十人毛片免费观看3o分钟| kizo精华| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 国产综合懂色| 26uuu在线亚洲综合色| 亚洲一区高清亚洲精品| 22中文网久久字幕| 免费在线观看成人毛片| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 爱豆传媒免费全集在线观看| 日日啪夜夜爽| 国产成年人精品一区二区| 真实男女啪啪啪动态图| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 麻豆乱淫一区二区| 国产免费一级a男人的天堂| 国产成人a∨麻豆精品| 国产成人freesex在线| 乱人视频在线观看| 日韩欧美一区视频在线观看 | 热99在线观看视频| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 可以在线观看毛片的网站| 美女国产视频在线观看| 中文字幕免费在线视频6| 91aial.com中文字幕在线观看| 最近的中文字幕免费完整| 两个人的视频大全免费| 一本一本综合久久| 亚洲国产高清在线一区二区三| 一区二区三区免费毛片| 免费大片黄手机在线观看| 偷拍熟女少妇极品色| 日韩在线高清观看一区二区三区| 国产亚洲最大av| 成人午夜精彩视频在线观看| 午夜激情久久久久久久| 精品久久久噜噜| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 天堂影院成人在线观看| 久久99热这里只有精品18| 欧美成人午夜免费资源| 男女下面进入的视频免费午夜| 国产精品久久久久久久久免| 国产精品无大码| 国产亚洲一区二区精品| av在线观看视频网站免费| 99热全是精品| 国产av在哪里看| 免费人成在线观看视频色| 久久鲁丝午夜福利片| 日韩成人av中文字幕在线观看| 麻豆成人av视频| 偷拍熟女少妇极品色| 欧美+日韩+精品| 国产高清有码在线观看视频| 国产毛片a区久久久久| 成人午夜高清在线视频| 欧美激情久久久久久爽电影| 国精品久久久久久国模美| 在线播放无遮挡| 免费看美女性在线毛片视频| 久久久久免费精品人妻一区二区| 国产精品爽爽va在线观看网站| 特级一级黄色大片| 六月丁香七月| 天堂中文最新版在线下载 | 五月玫瑰六月丁香| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 日韩强制内射视频| 91狼人影院| 一区二区三区四区激情视频|