Abstract-driven av de krav på hälso-och sjukvård som följer av övergången till mer stillasittande livsstil, har betydande insatser ägnats åt övervakning och klassificering av mänsklig verksamhet. I tidigare studier har olika klassificeringssystem och utvinningsmetoder använts för att identifiera olika verksamheter från en rad olika datauppsättningar. I detta dokument presenterar vi en jämförelse av 14 metoder för att extrahera klassificeringsegenskaper från accelerometersignaler. Dessa är baserade på wavelettransform och andra välkända tid-och frekvens-domänsignalegenskaper. För att möjliggöra en objektiv jämförelse mellan de olika funktionerna använde vi två datauppsättningar av aktiviteter som samlats in från 20 ämnen. Den första uppsättningen bestod av tre vanligt använda aktiviteter, nämligen, nivå promenader, trappuppstigning, och trapp nedstigning, och den andra totalt åtta aktiviteter. Dessutom jämförde vi klassificeringsnoggrannheten för varje egenskap i olika kombinationer av tre olika accelerometerplaceringar. Klassificeringsanalysen har utförts med robusta ämnesbaserade korsvalideringsmetoder med hjälp av en klassifikation av närmaste granne. Resultaten visar att även om våget transform tillvägagångssätt kan användas för att karakterisera icke-stationära signaler, det inte fungerar lika exakt som frekvensbaserade funktioner när klassificera dynamiska aktiviteter som utförs av friska försökspersoner. Sammantaget den bästa funktionen uppsättningar uppnått över 95% interindividuell klassificering noggrannhet.
Klassificeringen noggrannhet på den bästa funktionen som uppgick till 95% REF.
A Comparison of Feature Extraction Methods for the Classification of Dynamic Activities From Accelerometer Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Biomedical Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}