Sensor data acquisition and processing parameters for human activity classification.
Sensor data acquisition and processing parameters for human activity classification.
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DOI：
10.3390/s140304239
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发表时间：
2014-03-04
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Ries J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bersch SD;Azzi D;Khusainov R;Achumba IE;Ries J
众所周知，数据采样频率和分割技术(包括不同的方法和窗口大小)的参数选择对分类精度有影响。对于环境辅助生活(AAL)，没有明确的信息来选择这些参数，因此在今天的文献中观察到了广泛的多样性和不一致性。针对两个不同的加速度计传感器数据集，研究了不同的数据采样率、分割技术和分割窗口大小对日常生活活动(ADL)事件分类精度和计算负荷的影响。这项研究使用方差分析(ANOVA)，基于32个不同的窗口大小、三种不同的分割算法(有和没有重叠，总计在六个不同的参数中)和九种常见分类算法的六个采样频率。分类精度基于由均方根(RMS)、均值、信号幅度面积(SMA)、信号向量幅度(SMV)、能量、熵、FFT峰值、标准差(STD)组成的特征向量。根据通过相应的帕累托曲线确定的最佳执行参数组合，给出了结果和参数选择的建议。
It is known that parameter selection for data sampling frequency and segmentation techniques (including different methods and window sizes) has an impact on the classification accuracy. For Ambient Assisted Living (AAL), no clear information to select these parameters exists, hence a wide variety and inconsistency across today's literature is observed. This paper presents the empirical investigation of different data sampling rates, segmentation techniques and segmentation window sizes and their effect on the accuracy of Activity of Daily Living (ADL) event classification and computational load for two different accelerometer sensor datasets. The study is conducted using an ANalysis Of VAriance (ANOVA) based on 32 different window sizes, three different segmentation algorithm (with and without overlap, totaling in six different parameters) and six sampling frequencies for nine common classification algorithms. The classification accuracy is based on a feature vector consisting of Root Mean Square (RMS), Mean, Signal Magnitude Area (SMA), Signal Vector Magnitude (here SMV), Energy, Entropy, FFTPeak, Standard Deviation (STD). The results are presented alongside recommendations for the parameter selection on the basis of the best performing parameter combinations that are identified by means of the corresponding Pareto curve.
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影响因子：
2.4
作者：
Nyan, M. N.;Tay, F. E. H.;Sitoh, Y. Y.
通讯作者：
Sitoh, Y. Y.
影响因子：
8.1
作者：
CHU, CSJ
通讯作者：
CHU, CSJ
DOI：
10.1109/titb.2005.856864
发表时间：
2006-01-01
影响因子：
--
作者：
Karantonis, DM;Narayanan, MR;Celler, BG
通讯作者：
Celler, BG
DOI：
10.1007/978-0-387-09823-4_45
发表时间：
2010-01-01
期刊：
DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY HANDBOOK, SECOND EDITION
影响因子：
--
作者：
Chawla, Nitesh V.
通讯作者：
Chawla, Nitesh V.
影响因子：
2.4
作者：
ANTONSSON, EK;MANN, RW
通讯作者：
MANN, RW