《表2 OLRA算法有无聚类情况分析》

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《基于呼吸声音的用户运动状态离线识别算法》

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其次，分析聚类算法对OLRA运行时间的影响。如表2所示，OLRA-II表示对声音进行MFCC特征值提取后，直接进行神经网络识别。虽然两者在错误接受率上较为接近，但在运行时间和正确识别率上OLRA要明显优于OLRA-II算法。其中主要是因为聚类算法对原有的MFCC特征值进行降维，从而直接缩短了后续BP神经网络处理所需要的时间，并且在提高正确识别率上，为神经网络提供了具有一定代表性的特征值。