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摘要
介绍了一种基于SVM算法的波形特征识别算法,并描述了算法如何应用于人体加速度波形识别,首先使用LIBSVM建立波形判决模型,使用摔倒与正常运动的波形建立训练集对判决模型进行训练并交叉验证模型准确性。通过在连续波形上加入滑动观察窗体,对窗体内的波形片段使用判决模型进行判决,能够实时捕获摔倒波形,并能够较准确地区分摔倒与跑步、走路等正常运动的波形。当出现误判/漏判情况时,能够及时修正训练集,让摔倒判定模型不断得到训练,进而不断提高判决准确率。
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介绍了一种基于SVM算法的波形特征识别算法,并描述了算法如何应用于人体加速度波形识别,首先使用LIBSVM建立波形判决模型,使用摔倒与正常运动的波形建立训练集对判决模型进行训练并交叉验证模型准确性。通过在连续波形上加入滑动观察窗体,对窗体内的波形片段使用判决模型进行判决,能够实时捕获摔倒波形,并能够较准确地区分摔倒与跑步、走路等正常运动的波形。当出现误判/漏判情况时,能够及时修正训练集,让摔倒判定模型不断得到训练,进而不断提高判决准确率。
