基于鞋垫内置传感器的高精度计步算法

针对手机、手环等设备在复杂运动场景下计步准确度低的问题,基于放置在鞋垫内部的加速度传感器设计一种计步算法。在探究行走时足部加速度变化的本质的前提下,动态更新足部支撑期加速度的平衡阈值,量化穿越此阈值加速区间的信号幅值面积特征,判断加速区间是否属于步行周期中的摆动期以计步。相对于动态阈值法和峰值检测法,该算法对多模式运动的适应性更强,在综合计步实验中平均计步准确率达到97.1%,优于手机(89.5%)和手环(93.2%)方案。

混合类型数据的聚类算法综述

在所有数据挖掘的算法中,聚类算法尤为重要。在实际应用中,数据大多是混合型的数据,既包含数值型,又包含分类型数据。因此,对混合数据进行聚类分析越来越重要。笔者首先介绍了聚类的定义,然后详细阐述了K-prototype聚类算法的基本原理,最后详细介绍了近年来各学者对混合类型数据的聚类算法的研究现状和其具体应用。