利用智能手机数据识别人类活动和姿势转换

上传者: xixixixixixixi21 | 上传时间: 2022-04-25 16:05:40 | 文件大小: 463KB | 文件类型: RAR
利用智能手机数据识别人类活动和姿势转换 问题陈述描述 通过智能手机传感器(加速度计和陀螺仪)监测人类活动。该声明将根据这些传感器读数将人类活动分为12类。 数据集 基于智能手机的人类活动和姿势转换识别数据集 智能手机传感器数据分为两类:- 时域特征——累积(x,y,x),最小值,中值,熵等。 频域特征——时域特征的DFT(加速度、急动幅度、陀螺仪幅度等)。 数据可视化 使用二维PCA和TSNE嵌入将数据可视化。TSNE可视化显示,不同的类可以很好地分离。 实验 在不同的参数变化中实现了几种分类技术。下文给出了所有实验的详细研究: 神经网络(单层和多层感知器) SVM(线性和高斯核) 增压(具有不同的损耗函数)

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