《表1 样本数据集表Tab.1 Sample datasets》

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《改进的集合经验模态分解在人体行为识别中的应用》

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本文使用的数据集是来自德国埃尔朗根-纽伦堡大学提供的Da Li Ac数据[17]，该数据集包含了一些常见人体行为动作，采用4个传感器节点，每个节点由一个三轴加速度计和一个三轴陀螺仪组成，可以采集三轴加速度信号和三轴角速度信号，设备采样频率为204.8 Hz。4个传感器结点分别固定在实验者的右臀部、胸口、右手腕以及左脚踝4个部位。实验提取了数据集中的18名实验者的数据包括坐、站、躺、步行、上楼、下楼、跑步等7种人体行为数据。在数据分割阶段，本实验采用的滑动窗口长度同样设置为2.5 s，窗口重叠率为50%，本数据集一共包含3 780个样本，为了建立与用户无关的人体行为识别通用模型，实验采用留一交叉验证法（leaveone-out，LOO）进行验证测试，根据不同分类行为将数据集划分为训练集和测试集，分别用于训练和测试分类模型，对不同行为每次测试时从18名实验者中不重复的抽取一名实验者的数据用于待测样本集，剩余17名实验者样本集用于训练样本集，循环进行18次并对识别准确率求平均得出最终识别结果。表1为每次用于训练与测试时的样本数的划分。