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基于样本熵的人体活动识别 下载：72 浏览：474

闵玉寒1 张国兴2 张磊2 《计算机研究与应用》 2018年9期

摘要:
人体活动识别的现有方法大都基于加速器分析进行,但对于长期监视研究对象的日常活动并不适用。样本熵作为时间序列稳定性的度量,能够检测出时间序列发生异常的时间点,同时可以长期监视研究对象的日常活动。因此,将样本熵引入到人体活动识别领域,选择ELM作为分类器,通过观察样本熵对测试准确率的影响来判断其有效性。实验表明,样本熵在人体活动识别中有着良好效果,ELM比SVM具有更好的识别准确率。
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