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一种基于分阶段特征提取的冻结步态检测方法和系统
- 专利权人:
- 华中科技大学
- 发明人:
- 刘西华,陈仲略,周洋,赵金,凌云,任康
- 申请号：
- CN202010798417.2
- 公开号：
- CN112057080A
- 申请日:
- 2020.08.10
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于分阶段特征提取的冻结步态检测方法和系统，属于机器学习领域。包括：基于用户行走过程中采集到的原始加速度数据，构建有标签的样本集，样本为加窗处理后的加速度数据序列，标签表示样本属于正常步态还是冻结步态；对每个样本进行分阶段特征提取；使用PCA对步态特征集进行特征变换，得到低维新步态特征集，对低维新步态特征集进行特征选择，得到最优步态特征子集；使用最优步态特征子集训练基于机器学习的冻结步态检测模型；提取待测样本的分阶段特征，输入至训练好的冻结步态检测模型，得到冻结步态检测结果。本发明提取加速度信号中运动分量及冻结带，并对运动信号进行合成与分解，以充分发挥原始数据的潜在特征。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
