步态matlab代码-ARC-Tutorial:可穿戴设备活动识别链教程
步态matlab代码Matlab活动识别教程
本教程讲授如何在Matlab中开发活动识别算法。
它提供了几种可重复使用的抽象，以使用可穿戴计算中常用的信号处理和机器学习算法来加载过程段和过程数据。
应用
在此示例应用程序中，我们分析了母牛的步态以检测la行。
我们使用健康母牛的样本数据集和set脚母牛的另一个数据集。
我提供的代码使用峰值检测器对各个步幅进行了细分，并训练了机器学习分类器以对正常步幅和异常步幅进行分类。
设置
安装Matlab（本教程使用2018b版本开发）。
在Matlab中，
addpath(genpath('./'))
在Matlab中，运行main.m
此代码使用mRMR库进行功能选择。
如果收到错误“找不到estpab函数”，则需要执行以下操作：
cd
libraries/mRMR_0.9/mi/
mex
-setup
C++
makeosmex
注意：建议您设置一个断点，逐行运行代码，并通过将鼠标悬停在每个变量的顶部来查看运行时值。
参考
开发可穿戴设备应用程序的工具包：
Andreas
Bulling关于活动识别的教程：
可穿戴设备的应用：
关于
我叫胡安
文件下载
资源详情
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