TY - Jour A2 - García-Magariño，IvánA-khan，Usman Ali Au - Khan，Iftikhar Ahmed Au - Din，Ahmad Au - Jadoon，Waqas Au - Jadoon，Rab Nawaz Au - Khan，Muhammad Amir Au - Khan，Fiaz GulAu - Khan，Abdul Nasir Py - 2020 da - 2020/07/22 - 朝着一整套健身房练习检测，使用智能手机传感器SP - 64714​​38 VL - 2020 AB - 带健身房练习预测因子的智能手机可以充当健身房的培训师 -去年。但是，各种可用的解决方案没有完整的大多数实践练习。因此，在本研究中，从文献中确定了一整套最​​多的26次练习。在练习中，14个是独特的，12个是现有文学的共同点。此外，找到合适的智能手机附件位置和传感器的数量，以预测具有最高精度的练习也是研究的目标。此外，与现有文献相比，这项研究被认为是最多的参与者（20）（最多10）。结果表明了三个关键课程：（a）最合适的分类器来预测来自基于传感器的数据的类（练习）是knn（k最近邻居）;（b）放置在三个位置（臂，腹部和腿）的传感器比健身房练习的其他位置更准确;（c）加速度计和陀螺仪当合并时可以提供高达99.72％的准确分类（在所有3个位置使用KNN作为分类器）。 SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6471438 DO - 10.1155/2020/6471438 JF - Scientific Programming PB - Hindawi KW - ER -