本文選題：決策樹 + 活動識別�。� 參考：《南昌大學》2016年碩士論文

【摘要】：活動識別是健康監(jiān)測領域的一個重要環(huán)節(jié),使用智能手機進行人體的活動識別具有普及率高、便于攜帶等優(yōu)勢。但是目前的手機活動識別研究中仍存在識別準確度不高、功耗太大等問題,以及在監(jiān)測過程中必須將手機固定于身體的某個部位的局限性。為了解決上述問題,本論文首先引入歐氏距離作為分類特征值,采用決策樹作為分類算法,有效解決坐和站立兩種靜態(tài)活動較難識別的問題,從而提高活動識別的準確率。對6名志愿者采集的活動數據進行實驗驗證,平均識別準確率達92.63%。為了解決活動識別應用過程中引起的過高功耗問題,本論文引入了工作周期概念對加速度傳感器的數據采集周期進行動態(tài)管理,有效降低系統(tǒng)對手機電量的消耗,實現(xiàn)活動識別應用的低功耗。為了解決在活動識別過程中,用戶必須將手機固定置放于身體某個部位的局限性,本論文使用了與方向無關的量信號幅度作為分類特征值,同時使用一階回歸系數和四分位距作為特征量,從而使系統(tǒng)可檢測隨意置放手機的活動,實驗證明了該方法的有效性。最后,論文采用Java語言,使用Eclipse開發(fā)工具,基于Android開發(fā)平臺,設計與實現(xiàn)了一個能實際使用的低功耗手機活動識別系統(tǒng)。
[Abstract]:Activity recognition is an important link in the field of health monitoring. The use of smart phones for human activity recognition has the advantages of high prevalence and easy to carry. However, there are still some problems in mobile activity recognition, such as low recognition accuracy, too much power consumption, and the limitation that the mobile phone must be fixed to a certain part of the body during the monitoring process. In order to solve the above problems, Euclidean distance is introduced as the classification eigenvalue and decision tree is used as the classification algorithm to effectively solve the problem that it is difficult to identify two kinds of static activities: sitting and standing, so as to improve the accuracy of activity recognition. The activity data collected by 6 volunteers were tested and the average recognition accuracy was 92.63. In order to solve the problem of excessive power consumption caused by the application of activity identification, this paper introduces the concept of work cycle to dynamically manage the data acquisition cycle of accelerometer, which can effectively reduce the consumption of mobile phone power. The low power consumption of the activity recognition application is realized. In order to solve the problem that the mobile phone must be fixed in a certain part of the body in the process of activity recognition, this paper uses the amplitude of the signal which is independent of the direction as the characteristic value of the classification. The first order regression coefficient and the quartile distance are used as the characteristic variables at the same time, so that the system can detect the mobile phone activity at random. The experimental results show that the proposed method is effective. Finally, a low power mobile activity recognition system is designed and implemented based on Android development platform using Java language and Eclipse development tools.
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;TP212.9

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本文編號：2005146