《表1 实测数据分配：一种基于深度学习的家用式不宁腿综合症早期诊断系统》

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《一种基于深度学习的家用式不宁腿综合症早期诊断系统》

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由于不同动作信号的特征不同，各动作类型的识别难度也会有所差距。其中，特征较为不明显的动作（如上肢活动和其它）和本文重点关注的动作（如下肢活动）需要更多的样本进行训练。为了达到最理想的训练效果，本文首先制定了各类型数据量配比方案。按照方案，实验最终共采集到6 000条有效数据，数据分配如表1所示。