作者:周林,雷丽平,杨龙频 单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版:《传感器与微系统》2016年第03期 页数:4页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFCGQJ2016030260 DOC编号:DOCCGQJ2016030269 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 为了既能提高系统人体行为的识别率,又能降低系统能耗,提出了基于多传感器的人体行为识别系统。通过对滑动时间窗内传感器数据信息进行数学统计,提取数据特征;并通过用weka软件对数据的这些特征进行分析,设计出基于决策树的两层分类识别算法,来对8种常见人体行为进行识别。实验结果表明:该系统在降低了系统能耗同时系统识别率较高,平均识别率达到93.12%,系统便于携带且具有很强的实用性。

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