作者：张龙,刘仁学 单位：北京电子控股有限责任公司 出版：《信息与电脑(理论版)》2019年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXXDL2019040230 DOC编号：DOCXXDL2019040239 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 相关向量机(RVM)是一种适用于非线性、较高维数的小样本事件的稀疏贝叶斯学习算法。笔者提出基于相关向量机利用足底压力信号预测人类行走时步态轨迹算法，通过相关压力传感器和磁栅尺同步采集足底部位的压力数据和踝关节角度数据，并利用Savitzky-Golay滤波算法滤波和主成分分析算法，目的在于减少压力信号维数，获得压力主分量信号。利用压力主分量信号进行最大期望算法(EM)训练，得出RVM模型。

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