【摘 要】
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针对跌倒行为检测方法对疑似跌倒行为存在误报问题，提出一种基于小波特征的跌倒行为检测方法。通过小波分解将原始合成加速度信号分解为不同频率的子信号，从这些子信号的低频近
【机 构】
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中兴通讯股份有限公司研发管理部,西安邮电大学计算机学院
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针对跌倒行为检测方法对疑似跌倒行为存在误报问题，提出一种基于小波特征的跌倒行为检测方法。通过小波分解将原始合成加速度信号分解为不同频率的子信号，从这些子信号的低频近似系数中提取小波能量、波峰平均值和波峰个数作为特征，使用决策树分类器进行分类，从疑似跌倒行为和跌倒行为中识别出跌倒行为。对比实验结果表明，该方法提高了跌倒行为识别的准确率，降低了误报率。
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