مشروعي هو استخدام البيانات التي تم جمعها عن طريق استخدام IMU (أجهزة الاستشعار المرفقة في 7 أماكن، كل جهاز استشعار يجمع 10 ميزات) لتتبع 5 أنشطة (مستوى المشي على الأرض، صعود المنحدر، الجلوس للوقوف، الوقوف للجلوس). الآن لا بد لي من تنظيف البيانات وتدريب النموذج بواسطة تصنيف الشبكة العصبية لاكتشاف نشاط المستخدم. لذلك يجب علي أولاً أخذ البيانات الأولية وتنظيفها واختيار البيانات المطلوبة. ثم قم بإزالة الضوضاء عن طريق مرشح التردد المنخفض. بعد ذلك سيتم استخدام السلسلة الزمنية لاستراتيجية النافذة المنزلقة المتداخلة لتقسيم إشارات المشية إلى سلسلة من الأجزاء المنفصلة المتداخلة. سيتم حساب ميزات المجال الزمني لكل نافذة زمنية (الحد الأقصى، الحد الأدنى، المتوسط، الانحراف المعياري، جذر متوسط ​​التربيع، الحد الأقصى للتدرج، عدد المعابر الصفرية) سيتم استخراج الميزات من كل نافذة تحليل واختيار أهم 15 ميزة واستخدامها لتدريب النموذج. ضع في اعتبارك حجم المصفوفة 1000 × 10 لكل بيانات تم جمعها من IMU (هناك 7 IMU). قم بإنشاء كود ماتلاب مفصل
{"source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped", "kind": "human", "evolved_from": null}