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根据手机传感器数据识别用户运动模式
时间:2021-09-19 01:32 点击次数:
本文摘要:随机智能手机的普及,在日常生活中,大多数人在做到任何事情的时候,都会随身携带手机。如果打开手机中的传感器,当用户运动时,就可以收集大量的用户信息,根据这些信息,就可以辨别当前用户的运动模式,如行驶、上楼梯、下楼梯、跪、双脚、躺下等等。 基于这些运动模式,设计有所不同的场景,为健美类或运动类应用于(APP)减少一些有意思功能。在智能手机中,少见的方位信息传感器就是加速度传感器(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)。

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随机智能手机的普及,在日常生活中,大多数人在做到任何事情的时候,都会随身携带手机。如果打开手机中的传感器,当用户运动时,就可以收集大量的用户信息,根据这些信息,就可以辨别当前用户的运动模式,如行驶、上楼梯、下楼梯、跪、双脚、躺下等等。

基于这些运动模式,设计有所不同的场景,为健美类或运动类应用于(APP)减少一些有意思功能。在智能手机中,少见的方位信息传感器就是加速度传感器(Accelerometer)和陀螺仪(Gyroscope)。加速度传感器:用作测量手机移动速度的变化和方位的变化;陀螺仪:用作测试手机移动方向的变化和转动速度的变化;传感器本文主要根据手机的传感器数据,训练深度自学模型,用作预测用户的运动模式。数据本例的数据源于UCI(即UCIrvine,加州大学欧文分校)。

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数据由年龄在19-48岁之间的30位志愿者,智能手机相同于他们的腰部,继续执行六项动作,即行驶、上楼梯、下楼梯、跪、双脚、躺下,同时在手机中存储传感器(加速度传感器和陀螺仪)的三维(XYZ轴)数据。传感器的频率被设置为50HZ(即每秒50次记录)。对于所输入传感器的维度数据,展开噪声过滤器(NoiseFilter),以2.。


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