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用于人体日常活动分类的六轴传感信号(二)

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发表于 2021-3-6 08:36:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 matlab的旋律 于 2021-3-17 05:45 编辑

       前面的帖子中介绍了用于人体日常活动分类的六轴传感信号的数据来源,本帖中介绍如何将数据进行样本分割得到适合分类器模型进行训练和预测的样本集。分类器模型进行训练和预测的样本集包括两个部分:一是样本的数据集,这部分对应4个部位六轴的传感信号,一般选择至少包含一个或者几个完整动作时长的传感数据,因此这里样本的数据集包括24个通道和时长信息;二是样本的标签,对应人体日常活动分类,样本的标签与样本的数据是对应的关系,按照DaLiAc数据库的数据形式也就是当分割后的样本的数据对应的L全部相同时,样本数据对应的标签为L,否则不符合样本集规则,丢弃。根据前面的叙述,划分样本集的关键是如何选择样本数据对应的时长,以及每个数据是否进行时间覆盖(即滑动窗口截取数据时,窗口长度小于每个样本数据的长度)。


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