【摘 要】
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在诸多物联网实际应用中，原始采集信号数据多含有大量噪声，特别是在运动相关场景里．需从含大量噪声的1维时序信号中对有效信号活动区域起止点进行准确识别，以支持相关分析．已有的基于双阈值规则的识别方法对噪声十分敏感，噪声的存在会导致计算出的识别阈值无法匹配非噪声段的原始数据，从而导致将随机噪声数据识别为信号活动区间或者漏检信号活动区间．基于机器学习和深度学习的识别方法需要大量的样本数据，在样本量较小的物
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在诸多物联网实际应用中，原始采集信号数据多含有大量噪声，特别是在运动相关场景里．需从含大量噪声的1维时序信号中对有效信号活动区域起止点进行准确识别，以支持相关分析．已有的基于双阈值规则的识别方法对噪声十分敏感，噪声的存在会导致计算出的识别阈值无法匹配非噪声段的原始数据，从而导致将随机噪声数据识别为信号活动区间或者漏检信号活动区间．基于机器学习和深度学习的识别方法需要大量的样本数据，在样本量较小的物联网场景中模型会产生欠拟合问题，从而降低识别精度．为了对含有大量噪声且数据量少的1维时序信号中的信号活动
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