文件名称：matlab由频域变时域的代码-Activity-Recognition-Using-Accelerometer-Data:该项目的目标是根据
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更新时间：2024-06-10 12:23:40
系统开源
matlab由频域变时域的代码活动识别使用加速度计数据 该项目的目标是根据3D加速度计数据对用户采取的操作（步行，爬楼梯和下楼梯）进行分类。 使用的工具 信号处理：Python，Numpy，Scipy和Matplotlib分类器设计：Tensorflow-Keras 输入数据读取 从提供的文本文件中读取输入数据。 输入数据在9个单独的列表中读取-climb_x，climb_y，climb_z，descend_x，descend_y，descend_z，walk_x，walk_y和walk_z。 然后，将这些数据进一步分为长度为70％的子列表用于训练，长度为30％的子列表用于测试。 这些数据文件是按随机顺序读取的，因此在训练过程中不会过度拟合数据。 前处理 时域中的原始数据图： 我们提供的信号具有许多嘈杂的频率成分。 因此，有必要使信号通过必要的滤波器并完善数据。 下图显示了时域中的原始训练信号数据。 曲线分别是爬升动作，下降动作和步行动作的X，Y，Z加速度幅度。 可以观察到，在爬升数据的情况下，除了样本数量6000以外，大多数信号都遵循一定的模式。经过调查，发现这是由于训练数据集所记录