Compressed sensing method for human activity recognition using tri-axis accelerometer on mobile phone

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摘要 在不同活动用户dailylife的电话放置的差异增加由使用手机加速表数据认出人的活动的困难。解决这个问题,认出基于的人的活动的一个压缩察觉到的方法压缩了察觉到理论并且利用两个未加工的手机加速表数据和电话放置信息被建议。首先,一个在完全上的字典矩阵用用电话放置信息标记的足够的未加工的tri轴加速数据被构造。然后,稀少的系数为需要被解决L1最小化测试的样品被评估。最后,剩余价值被计算,最小的价值作为指示物被选择获得识别结果。试验性的结果证明这个方法能完成到达89.86%的识别精确性,它比不为识别过程采用电话放置信息的一个识别方法的高。建议方法的识别精确性有效、令人满意。
机构地区 不详
出版日期 2017年02月12日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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