作者：田一明,陈伟,王喜太 单位：黑龙江省创联文化传媒有限公司 出版：《科技创新与应用》2017年第18期 页数：2页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCXYY2017180340 DOC编号：DOCCXYY2017180349 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于支持向量机的跌倒检测方法研究》PDF+DOC2014年第09期 梁维杰,张应红,景晖,黄博,郑骥 《基于阈值与PSO-SVM的人体跌倒检测研究》PDF+DOC2016年第05期 孙晓雯,孙子文,秦昉 《MMA8451模块在跌到检测中的应用研究》PDF+DOC2016年第07期 陈燕霞,杨佳,黄晗 《基于噪声嵌入的跌倒检测系统设计》PDF+DOC2017年第02期 李仲年,臧春华,杨刚,项嵘 《基于大数据平台的人体跌倒检测研究》PDF+DOC2017年第06期 张帆 《基于三轴加速度传感器的跌倒检测研究》PDF+DOC2014年第18期 张军建,赵捷,安佰京,尹文枫,陈甜甜,李大鹏,张春游 《一种基于三轴加速度的跌倒检测方法》PDF+DOC2015年第03期 李政 《基于可穿戴设备的跌倒检测方法综述》PDF+DOC2019年第18期 朱连杰,陈正宇,田晨林 《基于三维加速度传感器设计的跌倒检测》PDF+DOC2010年第48期 张爱华,王璐 《基于加速度特征的人体跌倒检测算法》PDF+DOC2015年第01期 高晓娟,徐光辉,张欢,薛文生

    • 跌倒已成为危害老年人人身安全的主要因素之一。为提高对老年人跌倒检测的准确性，文章将集成学习的思想引入对老年人的跌倒检测之中。首先，通过小波分解对加速度信号进行频带划分，以得到相应动作加速度信号在不同频带下的能量分布情况；然后，对训练得到的基分类器进行性能评价和有效选取，以实现基分类器之间的优势互补；最后，应用加权投票法融合经过优选的基分类器组成多分类器融合检测系统。结果表明，文章方法优于单一分类器识别模型。

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