抽象性
肥胖症和相关代谢综合症呈上升趋势,这可能与体能活动下降相关联。保持能源平衡是预防多代谢综合症的基本前提,而能源消耗组成和应用研究已成为热点期望最大化算法和MapRe基于协同滤波的体能评价算法搭建起来,并用MEMS传感器特征选择推荐动作触摸算法最后算法测试并得出结论算法有效监控识别人行道失重特征增加 敏感检测不变 特性增加简言之,它科学有效提供索引系统参考,以建立触摸式少年动作生物机理参数并研究多参数索引低成本便携式能度法
开工导 言
感知特征信息包括时间信息,由支持相位和摇动相位等周期参数组成空间信息由步长、步宽、步频(步速)和步角等参数组成动态信息由参数组成,如地面支持响应力、横向剪切力、平面压力分布和参数如联合摇动信息加速人重力中心(Daryabor等)[一号..从完整性、可重复性与独特性的角度看,时间信息、空间信息以及动作触觉特征动态信息远优于人体加速信息,表示运动能耗特征(Wang等)[2..自中华人民共和国创建以来,中国在学校体育教育方面取得了巨大成就,随着时报的发展和社会进步,学校体育实践、少年体能水平和体能行为之间仍有一些有待解决的问题需要解决。有必要进一步加强学校体育和课外活动改革,加强科技支持因此,非常有必要开发适合青少年运动方法这需要加强青少年健康教育干预和体育干预的关键技术建立青少年身体健康综合评价方法系统并确保青少年安全参加体育活动是一个重要问题。评估青年运动耗能可更好地为青年开发适当的体育训练活动,并更好地监测他们的运动同时健康操作,以防止他们的伤害和过度疲劳
期望最大化算法和MapRe基于协同过滤的健康评价算法构建,基于MEMS传感器特征选择实施,并提议动作触摸识别算法腰加速数据系数取出并分类行走、运行和上下楼梯
以生物机能动作参数为基础,获取行为频值,精确估计初中青少年运动能量代谢率,青少年动作频率模型和BMI指数、年龄和性别等人体参数模型对单位权值应用能量代谢率创新目前,一些著名的体育牌子正逐步将研究焦点放在体育鞋和能源消耗评价的组合上,因此,引进步态触摸参数是一个新颖和值得迈出的步骤,对独立研发未来一些运动和体育联合赛事以及推广青少年健康运动也产生良好影响。
归根结底,MEMS传感器可用于精确识别人的行为论文创新结论包括:(1)提高动态识别的精度(2) 状态捕捉目标下降时,它有高判断特征3) 不降低测量精度,本文有效解决影响测量精度的各种因素并有效提高算法特性减重特征增加后,检测灵敏度不变,特性增强4)为建立青少年步态生物机理参数索引系统提供参考并研究多参数索引低成本便携式能源测量法
运动能耗估计基于步态触摸参数,该参数主要由三部分组成第一部分介绍相关实验状态体育能耗评估,为下文提供理论基础第二部分提出了期望最大化算法、基于协同滤波的健康评价算法和动作触摸识别算法描述算法特征、原理和实施过程第三部分测试步态触摸算法并绘制实验结论
二叉相关工作
个人日常体能评价是卫生管理与生物医学工程领域非常经典的链路徐等人单维加速计穿腰测量垂直加速度并整合时域加速曲线检测发现,在实验室条件下,加速计输出值与氧消耗关系良好(Xu等人)[3..Li等加速计输出量与用双标签水法测量的能量消耗量之间的关联系数为0.874..Li等测试16题三维便携式加速计发现加速计输出与能耗之间有良好的线性关系,相关系数为0.88(Li等)5..Gomes等应用向量回归算法评价身体加速信号和行走模式能量消耗之间的关系通过测试分析94名志愿者,分别获取基于行走状态和运行状态体加速信号的耗能回归模型实验显示模型预测值与实能耗高关联性(Gomes等)6..mcdeid等加速度计与印度儿童双标准水法测量的能量消耗关系比较显示,新加速度计计与能量消耗之间的关系需要为亚洲小儿童(Mcdeid等)进一步研究[7..Kang等三大加速计关系转换公式Puyau公式、Trost公式和Schofield双标准水法公式由欧洲大样本比较,结果显示两者都高估了运动期间的耗能量。24小时Trost公式和双标准水公式一致性相对较高(Kang等)8..但这些公式应用大样本子有某些缺陷目前,与儿童有关的能源研究正逐步变暖。Chowdhury等开发适合高原运动的便携式能耗表基于MEMS加速传感器(Chowdhury等)九九..Namboonlue等计算结果显示,单位体重能耗随高速加速增高步速增长而增高(Namboonlue等)10..索伊尔等人系统模拟行进过程的能耗并搭建非线性运动能耗预测模型,将行人速度、权重、权重和斜坡作为独立变量并用16项样本测试验证模型有效性(Sawyer等)11..
体育能耗书籍基于身体加速信息自1960年代以来仍然是研究热点,而基于各种原理的体育能监控和计分器开发完成后,结果并没有真正成为引导公众保持科学并保持健康生活的生产率工具。研究结果正更多地用作采样工具或覆盖顶端,不真正惠及公众
3级日电耗算法基于Gait触点参数
3.1.Expectation-Maximization Algorithm
语法学比动态学简单语法学只聚焦对象运动,不需考虑对象将带来变化的动作类型动态学研究对象产生运动类型,即研究对象运动状态变化和改变理由物体通常会被迫改变运动模式牛顿第二法则研究这种情况 动态研究基础 牛顿第二法则运动时运动模型生成法10应用到动作识别, 有必要知道外部压力、速度和时间比较复杂动作识别 很少用于像蛇一样机器人的动作控制神经元组织并连接大量小神经微单元, 人脑复杂性取决于这些链路的复杂性神经元链路反映人脑功能的许多独特特征正因此写神经树 人脑拥有高度自组织学习能力 内存、存储、情感计算等处理复杂信息问题时,神经链路需要同时考虑多模型模型培训维度算法不同行人重新识别主要提取静态特征,模型训练仍保留二维图像上除静态特征外,动作识别还需要提取动态特征,所以需要3D视频培训,这更难并有较高的阈值当人们集中研究人脑复杂机制时,往往将这些单元神经元组织数字化并连接成高线性动态系统人脑神经复杂性与数字链路功能系统高度相似神经网络动态行为非常复杂,因此神经网络模型控制法在像蛇搜救机器人中使用不多
动作感知法基于前几代人的成就优化,身体机能需要广义和狭义理解广义地说,它指人体保留物理能力的相关元素,以满足其需要,即人基本运动能力化和器官功能运动过程系统响应从狭义上讲,它收集与体育有关的特种队和其他体育素质(Cappellotto等)[12..体育能估计研究主要通过挖掘现有文献数据,使用期望最大化算法进行,下文将详细描述该算法实现数学最大似然估计时,需要先定义概率函数
获取最大似然估计即寻找适配参数 内置观察集X级最大似然估计观察集
举例说,在这种情况下,球放入b框后可归入b框中,而我们的目标是建模型预测b盒归入复杂度量见图一号.
势必产生出极精准模型建模型需要很长的时间和精力使用统计模型,Bernoulli随机变量Y和参数P可模拟游戏,变量X定义一组测试统计结果记录X由Y判定,因此X观察可视之为Y观察最大似然估计基于简单Bernoulli模型计算相对简单,图中显示2模型复杂度更高假设只观察最终下降结果,但无法观察实际下降路径在这个模型中,我们有三个杯子和三个三角形开始后有四条球路, 其中一或二条路通B桶
模型中仍然假设每个三角都满足Bernoulli随机条件,随机变量定义为0=
3.2适配评价算法基于协同滤波
技术原理基础是ACSM运动健康推广相关理论(Chowdhury等)13..关联规则算法使用Apriori算法查询支持大于最小支持的所有项目项称频率集 带k项的频集称k项初始频率生成集成值用作最终结果值优先算法第一步使用递归法公式表达方式如下:
生成常用项集L1:
循环生成2项多次,A-直到某些rL级R空空步骤2算法:假设如果给定频率集,则规则右侧只考虑一个项目
规则只包含集项 ,最大值k规则规则像 .有必要提供比预置值更有信心的结果值福利不仅仅是没有疾病和肌肉发育,还是一种“身心和谐状态 ”, 内外部机体包括器官、体力、行为和道德意识都符合人们的日常生活、学习、工作、休闲和娱乐中图显示3身体健康是身体健康最重要的标志对应体健概念由美国ACSM提出相形之下,身体健康更广泛地与身体健康相关相关健康机能管理研究还显示,健康机能管理通过测试和体格测试可辨别健康机能不良或下降的原因,然后拟出相应的演练处方并监督通过科学有效健康机能管理系统执行演练处方,并有效提高相关人群的健康机能状态(Hlophe等)[14..
4-6周运动效果评价应及时评价确认干预效果,干预程序应根据效果评价调整,以便在后续干预和管理中实现更好的效果
3cm3特征选择
标准函数下特征选择从多维特征中选择子集,所选子集必须是最优基本思想是整合所有维度下降结果,选择高效特征选择算法采样,并获取子样本集上高效特征在特征选择方面,应注意制定搜索策略和标准(Miller等)15..并按选择策略和标准评价子集,评价结果与停止标准比较如果评价结果优于选择标准,停止如果所选结果不优于当前标准,则继续最后提供搜索策略泛搜索过程显示图4.
选择包含初始特征集所有重要信息的特征子集如果没有域知识先验假设,你必须遍历所有可能的子集并可能遇到组合式爆炸生成并评价子集,生成基于评价结果的下一个子集并重复以上操作直到找不到更好的子集子集搜索:贪心搜索减少计算并寻找局部优化而非全局优化前向搜索:策略视每个特征为候选子集并逐步增加相关特征后向搜索:策略启动全特征集并逐步减少无关特征策略双向搜索:组合前向搜索和后向搜索策略,增选每轮相关特征并同时减少无关特征
3.4.触摸识别算法
句法操作全过程SVM分类器用于分类除运行外,上下行走识别率不到90%下段人体高度变化将由气压计测量
当前设备选择使用BMP280,其相对精度为++1m查询数据后可以看到高度超过2.8米,通常是住宅楼和商店的楼层大小时间常超过12秒通过计算12秒内气压计变化值,高度变化值当获取时即可获取 .低通滤波移植入嵌入设备使用C代码5)滤波模型用公式显示一号)和值 并 前一章按公式确定2)和(b)3),并二选一滤波二阶
图中显示滤波实现过程6.
4级测试应用Gait触摸识别算法
4.1.实验参数和流程图
测试选择LibSVM工具箱提供函数识别M上特征svm二进制分类法使用二进制法实现多级分类步行、跑步、爬楼梯和下游楼梯四种行为需要识别,因此培训时需要搭建四类二级分类器一-全分类器前一次校验基本特征确定选择500特征当前行为和500特征图中显示算法流程图7.
最快速优化方法优化内存提高最终测量精度是优化罚款参数C和内核函数参数 内定范围通过选择适当的步数大小,你需要调整网格点检测设置以适应最高组合参数交叉验证由本文件验证法中采用,并优化该方法参数,有效防止培训重叠过多以获取良好的分类效果交叉验证参数优化基本思想是从某些角度分组原创数据部分数据用作模型培训集,其他数据用作模型测试集
4.2测试结果
研究人员被要求腰部穿戴测试设备记录行走、跑步和上下楼梯四步模式,每次持续300秒统计删除后,六位参赛者年龄介于21至60岁,150cm至181cm高,45kg至75kg重量最终步态识别结果显示于表一号表示识别精度在一定程度上提高数据源为腰部测试设备记录结果显示表2.
设备穿戴法和实验主体选择与前一节相同从图中可见8上爬楼梯和下爬楼梯之间的步数误差略高,但两者均小于2%阶梯计数产品精度在一定程度上提高与步行运行相比,上下楼梯精度较低
下降判断算法使用后 下降判断行为将确定为下降加速和陀螺数据波表单取出时设备翻转手并实际回落九九)
通过观察传感器曲线和手翻场面实际下降曲线,人工翻转加速数据不为人知无重acx_serect和gyrm_cange图九九显示除失重特征下降过程外,失重状态反映在传感器数据中一段时间内 人体失重度可计算最大值和最小值参数阈值下降可见图九九.撞击力阈值为3.1,速度阈值为5.2m/s,姿态阈值为30o,翻角阈值80o无重特征添加为下降特征依不同方向下降可划分为四种类型:前向下降、后向下降、左下降和右下降为了避免实验者受到伤害,所有实验均在衬垫上进行与实际登陆相比,撞击强度将因缓冲缓冲缓冲表层而下降但它的偏向和姿态控制不变因此,本项研究可精确评价测试此外,本文还每日测试测试人员需要完成各种日常活动,如站立、步行、骑车、长时间坐立和爬楼梯等最后,躺下,每个测试者完成20次行为,共6次测试者算法识别测试人员 测试错误测量敏感度计算 提取特征与传统特征比较最后发现算法不会降低下降目标检测精度 后加增失重特征参数 提高算法可靠性同时,它显示此论文算法有可靠实用值
归根结底,MEMS传感器用于精确识别人的行为论文创新结论之一是提高动态识别的精度状态捕捉目标下降,它有高判断特征以非常重要的参考值 研究人变换失重因此,本文研究有效提高算法特性,不减少失重测定研究
5级结论
通过 Hadoop框架算法,预期最大算法有效结合MapRece模型并迁移到“cloud计算”平台实现大规模数据运算理论模型提高动态分类识别效率同时 结合动作触觉识别算法 验证结果显示,提议的算法可有效监督各种算法因减重目标权值变化,本文检测敏感度特别重要随着数据特性的增加,测量无重度特征下人复用变得越来越复杂本文不降低测量精度,有效研究影响测量精度的各种因素,有效提高算法特性通过模拟 论文中的算法有巨大的实用应用价值然而,由于进一步优化所收集数据,所收集的一些数据不完全,特别是在滚动和滚动方面。未来研究中 论文实验需要增加更多数据
数据可用性
实验数据支持本研究的结果,可应请求从相关作者处获取。
利益冲突
撰文者声明,他们与这项工作没有利益冲突