《表2 第一组实验7种运动模式的混淆矩阵》

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《基于特征选择加权支持向量机的运动模式识别》

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表1、表2为第一组实验数据，实验采用多时域特征向量作为SVM运动模式识别的数据。其中表1为7种运动模式的分类准确度。可以看出，由于与其它几种动作的区分度较大，站立的准确度达到100%；而坐、跳和跌倒、上楼和下楼区分度较小，准确度较低。表2列出了7种运动模式的混淆情况，跳、跌倒之间易错误识别，上楼、下楼易误识别为走。