[发明专利]基于shapelet特征的加速度传感器放置无关化运动识别方法

权利要求书

1.一种基于shapelet特征的加速度传感器放置无关化运动识别方法，其特征在于，包括：

步骤1，获取若干原始的三维加速度信号，将每个原始三维加速度信号处理成与放置方式无关的时间序列，得到数据集，其中原始的三维加速度信号带有类别标注；

步骤2，从数据集中获取设定长度的时间子序列并进行离散化表示，得到离散化序列的集合；

步骤3，利用随机映射从离散化序列的集合中得到候选shapelet，并更改设定长度，返回步骤2，直至数据集中所有长度的时间子序列均已被获取；

步骤4，从候选shapelet中计算得到shapelet；

步骤5，判断步骤2中所处理的数据集是否符合预设的停止条件：

符合，对符合停止条件的数据集停止操作；

不符合，根据步骤4所得shapelet将不符合停止条件的数据集划分为两个数据集，针对每个划分后得到的数据集重复步骤2至4；

步骤6，利用所得的全部shapelet构建分类器；

步骤7，获取实时的三维加速度信号，将实时的三维加速度信号处理为与放置方式无关的时间序列，将时间序列与分类器中的shapelet进行距离比较，识别出实时的三维加速度信号所属的类别。

2.如权利要求1所述基于shapelet特征的加速度传感器放置无关化运动识别方法，其特征在于，将三维加速度信号处理成与放置方式无关的时间序列方法如下，其中三维加速度信号是指原始的三维加速度信号或实时的三维加速度信号：

步骤1-1，将原始三维加速度信号进行标准化处理，在各维度上均变成均值为0，标准差为1的标准序列，得到标准三维序列；

步骤1-2，计算标准三维序列的协方差矩阵；

步骤1-3，计算协方差矩阵的特征值和对应特征值的特征向量，取最大特征值对应的特征向量；

步骤1-4，将步骤1-1中得到的标准三维序列乘以步骤1-3中得到的特征向量得到与放置方式无关的时间序列。

3.如权利要求1所述基于shapelet特征的加速度传感器放置无关化运动识别方法，其特征在于，在步骤2中，利用SAX方法来进行时间子序列的离散化表示。

4.如权利要求1所述基于shapelet特征的加速度传感器放置无关化运动识别方法，其特征在于，在步骤3中，从离散化序列的集合中得到候选shapelet的方法如下：

步骤3-1，对于离散化序列的集合中每个离散化序列，随机遮罩其中的若干列；

步骤3-2，使用计数表来统计当前随机遮罩后的离散化序列在各个类别中出现的次数；

步骤3-3，重复步骤3-1至步骤3-2若干次，将各次所得计数表进行累加，得到遮罩前离散化序列与其对应类别的最终计数表：

在计数表中，有m个遮罩前离散化序列，每个遮罩前离散化序列具有n个类别；

计算计数表G的补表：

其中对于补表中任意一个元素

对于m个遮罩前离散化序列，其中第i个遮罩前离散化序列对应的权重为：

wi=Σk=1nabs(gik-g^ιk);]]>

根据权重对遮罩前离散化序列进行排序，取权重较大的若干遮罩前离散化序列所对应的时间子序列作为候选shapelet。