Målet med Ambient Assisted Living (AAL) forskning är att förbättra livskvaliteten för äldre och funktionshindrade personer och hjälpa dem att upprätthålla en självständig livsstil med hjälp av sensorer, signalbehandling och telekommunikationsinfrastruktur. Ovanlig upptäckt av mänsklig aktivitet, t.ex. falldetektering, har viktiga tillämpningar. I detta dokument föreslås en falldetekteringsalgoritm för ett billigt AAL-system med hjälp av vibrations- och passiva infraröda (PIR) sensorer. Enträdskomplexet wavelettransform (ST-CWT) används för funktionsutdragning från vibrationssensorsignalen. Det föreslagna systemet för extrahering av funktioner jämförs med diskreta Fouriertransform- och melfrekventa cepstrumkoefficienter baserade funktionsextraktionsmetoder. Vibrationssignalfunktioner klassificeras i ''fall''- och 'vanlig aktivitet'-klasser med Euclidean avstånd, Mahalanobis avstånd, och stöd vektor maskin (SVM) klassificerare, och de jämförs med varandra. PIR-sensorn används för att upptäcka en rörlig person i ett område av intresse. Det föreslagna systemet fungerar i realtid på en vanlig persondator.
I REF, en träd komplexa wavelet transform funktioner extraheras från en golv vibrationssensor och klassificering utförs med hjälp av en multiklass SVM.
Fall detection using single-tree complex wavelet transform
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}