二观察可知时间域数据试验之后的准确率均高于频率域，因此可得出结论加速度的时间域和频率域准确度均高于对应的陀螺仪，因此可得出结论通过得到的准确率均高于其对应数据通过得到的准确率，六总结与展望引用种基于三维加速度传感器的人体行为识别方法致谢用统计模式识别方法。常用的统计识别方法有决策树近邻贝叶斯和神经网络等。随着微机电系统的发展，陀螺仪和加速度传感器广泛应用于各个领域，包括跌倒检测康复检测等。本文通过对原始数据根据特征提取，分别得到陀螺仪和加速度的特征矩阵，使用和函数进行实验，有效地识别了步行上楼梯下楼梯坐着站立和躺六种动作。三实验流程及方法实验流程本论文主要通过工具，使用其自带函数与，分别对处理得到的训练数据集与标签训练集进行训练，得到其学习模型。再利用其各自对应的测试集与其模型进行分类，得到分类结果。将分类结果与标签测试集进行对比，得出分类的准确率。处理数据实验过程清除工作空间建立参数模板训练分类得到准确率的混合矩阵记录对比结果，得出结论实验工具本论文所涉及的实验均使用工具中的函数，版本为。是两个词的组合，意为矩阵工厂矩阵实验室。是由美国公司发布的商业数学软件，用于算法开发数据分析数据可视化以及数值计算的高级技术计算语言和交互环境。实验方法本实验采用两种方法与。此两种方法均为自带函数。评价指标本实验所采用的评价指标统为正确率,通过将实验得到的准确率高低对比，分析采用的数据对于分类的效果以及实验方法的优劣。测试数据分类完成后，得到其预测类别，通过函数得到关于准确率的混淆矩阵，通过此混淆矩阵可直观地观察两种函数对于各类分类的准确率。四实验的过程及结果分析实验目的判断对分类是否有效加速度与陀螺仪分类效果比较与方法分类效果对比对比与。实验设计数据说明及处理实验所需原始数据下载自网站，主要包括训练集和测试集。训练集分为训练标签和训练数据，测试集分为测试标签和测试数据。标签取值范围为，分别代表步行上楼梯下楼梯坐着站立和躺训练数据与测试数据都包含个特征，本论文将根据所需特征分离出四组数据集,。然后将以上四组数据每组都分为五个数据集，以为例仅包含体加速度相关数据表中标意为无法得出结果，参数无法使用。可得表，由表结果可知最优准确率为，因此选取参数为。实验结果根据确定的参数可得表分析分别将表和表二中的数据对比可知每组的正确率均高于每组的正确率均高于，因此，数据对于人体行为识别有效。分别将表和表二中的数据对比可知每组的正确率均高于,每组的正确率均高于,因此可得加速度相比于陀螺仪对于人体行为识别更有效。分别将表表二中的与数据组对应数据的准确率做对比，例如，表中，将数据组与数据组中的和准确率分别做对比，，，，因此陀螺仪与加速度关于与的数据对于人体行为识别有效。分别将表表二中的与数据组对应数据的准确率做对比，例如，表中，将数据组与数据组中的和准确率分别做对比，，，，，，因此陀螺仪与加速度关于与的数据与中与的数据对于人体行为识别更有效。为比较和两种方法的优劣，分别将表表二中对应位置的数值对比,可知，的准确性略高于，因此对于本实验的数据进行人体行为识别，更优些。五实验二实验目的通过将原始数据根据特征提取数据，分别得到陀螺仪与加速度关于时间域和频率域的数据,。用与两种方法分别对与关于时间域和频仅包含陀螺仪需相关数据包含体加速度与包含陀螺仪与与的合集参数以数据组中的与做实验，修改中的参数。修改的参数有与。图为个参数的参数值对比结果表中属性名以中代号表示表去的十几年中，手机传感器技术或者叫做随身技术已获得研究人员的极大关注，并且这种技术得到了很大的发展，原因在于使用手机式传感器系统可以对个人家庭以及社区进行长期的监测，从而掌握其行为动机防止意外情况发生，保护器安全性。例如对小脑平衡系统紊乱的病人的复健过程进行监测，可将感知运动强度和心率的传感器连接到病人的手腕和脚踝，获取病人的心率和呼吸频率等信息，通过传感器对病人的实时监控确保病人在安全的运动强度下进行恢复训练。智能手机传感器作为感知技术计算领域的个重要分支，由于其便携性与价格较低因而十分具有研究及普遍应用的价值。例如用户通过佩戴智能手机，可在户外办公等情况下对自身的活动状态进行实时监测，也可以根据历