作者：郭浩东,陈岭,丁永锋,陈根才 单位：浙江大学 出版：《浙江大学学报(工学版)》2016年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDZC2016060190 DOC编号：DOCZDZC2016060199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统基于特征提取的运动识别方法很大程度上依赖研究者的领域知识和训练样本的规模问题，提出一种基于主题的特征构建方法，使用基于符号化聚合近似(SAX)的主题模型对运动模式进行建模.使用降维的方法对加速度原始信号进行预处理，结合时序数据符号化聚合近似化的方法，将SAX化后的时序数据集作为主题分析的文档集.通过主题模型进行模式挖掘，实现文档数据的降维效果，构造隐主题相关的向量，并通过建立空间向量模型(VSM)进行运动识别.实验结果表明：基于符号化聚合近似的主题分析方法可以很好地应用于运动识别，并且与传统基于特征提取的方法和基于模体发现的方法相比，活动识别率明显提升。

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