基于SVM的行人步态实时分类方法

针对行人行走和跑步步态差异会影响行人定位精度的问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的步态实时分类方法,将行人步态分为行走和跑步2类。行人步态原始数据由安装于足部的加速度计和陀螺仪提供,通过对原始数据进行坐标系转换、快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)和数据降维等步骤建立SVM的训练数据输入量。算法采用测试多组匀速或变速的行走和跑步数据进行实验验证,以支持向量空间中的高斯分布作为判断依据。结果表明,SVM的实时分类成功率达到98.6%以上。

美国大豆价格与我国食品类CPI的关联性研究

本文通过对中美间汇率、我国从美国进口大豆数量以及美国大豆价格与我国食品类居民消费价格指数之间的关联分析,并运用VAR模型和脉冲响应函数,来实证分析美国大豆价格的变化与我国食品类CPI的相关性。实证结果证明,美国大豆价格与我国食品类CPI的波动具有正向相关关系,在我国尚未掌握国际大宗商品定价权的背景下,国际大宗商品的价格波动会传导至国内产品价格,进而影响食品价格指数的变动。