作者：李锋,潘敬奎 单位：中国科学院计算技术研究所;中国计算机学会 出版：《计算机研究与发展》2016年第03期 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJFYZ2016030120 DOC编号：DOCJFYZ2016030129 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 提出并实现一种基于移动设备的用户运动行为的检测算法.在用户随身携带移动设备的情况下，算法就可以根据移动设备中的三轴加速度数据，判别出来用户的行为状态.算法综合分析了加速度传感器数据的时域和频域特性，并通过方向无关性和步幅处理，进一步提高算法的适应性.算法对所抽取21个运动特征值进行了主成分分析，找出了11个主要特征成分，然后使用这些主成分对运行数据进行识别分类.提高了算法准确度，并降低了算法的时间和空间复杂度.在对分类算法综合分析和比较后，J48判决树算法被采纳.算法还根据人类运动的习惯和特性，对特性分类并计算分类的结果，再采用隐式Markov模型进行处理，进一步提高识别的准确度.对多人、多状态数据的实验表明，这种综合方法具有较高的识别准确度和适应性，在对多人多次实际运动数据的处理中，正确识别率可以达到96.13%。

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