近年來,學(xué)生整體的體質(zhì)狀況呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)。許多高校實(shí)行了陽光晨跑計(jì)劃,但不盡理想。采用運(yùn)動(dòng)心率腕表采集運(yùn)動(dòng)心率數(shù)據(jù)來監(jiān)控學(xué)生課外健身跑狀況是較好的方案,但仍存在一些技術(shù)問題需要克服。比如由于缺少直接監(jiān)督,可能會(huì)出現(xiàn)一人佩戴多個(gè)腕表替他人代跑的情形,本文稱此為“多表代跑”,這將成為該方案實(shí)施的一個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。本文首先提出了一種基于滑動(dòng)窗口回歸的腕表心率序列預(yù)處理方法,通過訓(xùn)練得到的線性回歸模型對(duì)所有腕表序列進(jìn)行校正。為了解決多表代跑問題,提出了一種多表代跑檢測(cè)方案。該方案根據(jù)帶有標(biāo)簽的歷史心率數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)支持向量機(jī),然后使用訓(xùn)練得到的模型對(duì)其他心率序列進(jìn)行檢測(cè),實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)并且高召回的多表代跑檢測(cè)機(jī)制。本文主要貢獻(xiàn)如下:1.提出了基于滑動(dòng)窗口回歸的腕表心率序列預(yù)處理方法。該方法以心率帶采集的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)心率,以腕表序列上滑動(dòng)窗口中抽取的信息作為特征構(gòu)建線性回歸模型擬合窗口中心與心率帶相對(duì)應(yīng)的數(shù)值。2.提出了一種多表代跑檢測(cè)方案。該方案基于4種時(shí)間序列表示、5種相似性度量還有28種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)構(gòu)成序列對(duì)的特征集用來生成樣本�；谏傻臉颖居�(xùn)練出一個(gè)線性核支持向量機(jī),通過分類分析實(shí)現(xiàn)序列對(duì)的多表代跑檢... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 背景及意義
    1.2 本文研究?jī)?nèi)容及貢獻(xiàn)
        1.2.1 研究?jī)?nèi)容
        1.2.2 本文貢獻(xiàn)
    1.3 論文組織
    1.4 本章小結(jié)
第2章 相關(guān)工作
    2.1 時(shí)間序列表示方法
    2.2 時(shí)間序列索引
    2.3 時(shí)間序列相似性度量
    2.4 時(shí)間序列異常檢測(cè)
        2.4.1 基于預(yù)測(cè)的時(shí)間序列異常檢測(cè)
        2.4.2 尋找時(shí)間序列中的異常形狀
    2.5 時(shí)間序列分類
第3章 運(yùn)動(dòng)腕表心率序列預(yù)處理
    3.1 問題描述
    3.2 解決方案
        3.2.1 基于回歸分析的方法
        3.2.2 基于異常檢測(cè)的方法
        3.2.3 基于移動(dòng)平均的方法
    3.3 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)
        3.3.1 滑動(dòng)窗口回歸
        3.3.2 移動(dòng)平均
        3.3.3 方案比較
    3.4 本章小結(jié)
第4章 運(yùn)動(dòng)腕表心率序列相似性檢測(cè)
    4.1 問題描述
    4.2 表示方法與相似性度量的選擇
        4.2.1 表示方法
        4.2.2 相似性度量
    4.3 代跑檢測(cè)方案
        4.3.1 整體框架
        4.3.2 樣本集生成
        4.3.3 分類器訓(xùn)練
        4.3.4 代跑檢測(cè)
    4.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)
        4.4.1 模擬環(huán)境構(gòu)建
        4.4.2 不同特征選擇算法對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響
        4.4.3 不同重疊時(shí)間限制對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果



本文編號(hào)：3198134