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提出提出一种基于小波包与随机森林的矿工运动状态识别算法MSR-WPT-RF，用于监测矿工生命体征，识别运动状态.实验测试结果表明，构建的矿工体域网生命体征采集节点具有低功耗性能、丢包率低、时延低等优点，运动状态识别算法能够取得最高91%的识别准确率.
基于体域网的矿工生命体征监测与运动状态识别
【摘 要】
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提出提出一种基于小波包与随机森林的矿工运动状态识别算法MSR-WPT-RF，用于监测矿工生命体征，识别运动状态.实验测试结果表明，构建的矿工体域网生命体征采集节点具有低功耗性能、丢包率低、时延低等优点，运动状态识别算法能够取得最高91%的识别准确率.
【机 构】
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安徽大学互联网学院
【出 处】
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牡丹江师范学院学报(自然科学版
【发表日期】
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2023年01期
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2017YFC0804400）； 安徽大学大学生创新创业训练计划项目（S202210357246）； 淮北师范大学教学研究项目（2021xjxyj037）；
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