通过采集可穿戴运动传感器信号，并利用迁移学习克服数据分布不一致来识别人体日常行为成为当下主流.利用可穿戴传感器采集信号，会产生影响迁移效果的噪声样本，传统的算法缺少对这部分样本的处理.针对这一问题，在传统算法的基础上进行改进，引入了基于马氏距离的样本筛选算法，提出了可用于人体活动识别的迁移学习算法T-WMD,并在两个公开的人体活动识别数据集上与其他5种算法进行对比实验.结果表明提出的算法可以有效地提升迁移学习效果.
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