《表3 母羊产前不同运动行为各参数特征值》

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《基于K-means-BP神经网络的舍饲环境母羊产前运动行为分类识别》

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1）特征提取。由于加速度传感器所采集的原始数据是一串连续的、波动的值，表面上并不能体现出母羊的行为，故需要进行特征提取，建立数据与行为之间的关系。目前在行为识别中，所提取的特征均为时域、频域和时频域特征[27-28]。其中时域中的方差可体现数据的波动程度，可用来对母羊的静态、动态行为进行区分。频率特征相对稳定，数据不受外界因素的影响。频率能量描述的是一段时间内的能量大小，在相同时间内不同行为的能量不同，故可以用频率能量区分母羊的行走和刨地两种动态行为。本研究提取X、Y、Z3个轴向加速度数据的方差、主峰频率的均值、频率能量的前5个值，共计19个特征值。试验选取500个不同行为样本数据，计算其特征值的平均值，结果见表3。结果显示不同行为其特征值差异较大，表明所选特征可以很好地描述母羊不同行为。