作者：时岳,喻纯,史元春 单位：中国科学院软件研究所 出版：《》 页数：11页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFRJXB2013080150 DOC编号：DOCRJXB2013080159 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 移动设备计算能力和传感能力的发展，使其可以为用户提供多种基于情境信息的服务.移动设备的佩戴位置作为一种重要的情境信息，影响着其他用户活动的识别效果和移动应用的自适应功能.分析得出当移动设备在不同身体部位佩戴时，旋转变化模式不同.提出了一种识别设备随身佩戴位置的方法.该方法使用加速计与陀螺仪两种传感器进行数据融合，计算出旋转半径、角速度幅度和重力加速度并提取特征.在分类时，使用随机森林作为分类器，并与使用支持向量机的方案进行了对比.为了检验其效果，在包含3种佩戴位置和13种用户活动种类的公开数据集上进行了实验.实验结果显示，该方法能够达到平均95.39%的交叉验证准确率；同时表明，在满足旋转占主要成分和重力加速度方向稳定的前提下，使用旋转变化信息和集成分类器有助于提高分类效果.与之前的方法相比，该方法可以更准确地对佩戴位置进行区分，并对新用户与新活动类型情况下的位置识别具备更强的泛化能力。

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