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文檔簡介
1、隨著微電子系統(tǒng)和傳感器技術的進步，基于傳感器的行為識別研究吸引了科研人員的廣泛關注?；赨WB技術的Ubisense定位系統(tǒng)由于具有定位精度高、定位時間短等優(yōu)點，逐漸應用到行為識別領域。構造基于Ubisense的行為識別系統(tǒng)具有重要的理論意義和廣闊的應用前景。
通過在用戶身體的關鍵部位佩戴多個Ubisense標簽（即UWB-RFID），可以獲得在不同行為條件下身體部位的實時空間位置信息。在此基礎上，本文采用機器學習方法，實現(xiàn)了
2、針對跑、跳、走、站、坐、躺等日常行為的識別，具體包括以下幾方面工作:
第一，研究CNN(Convolutional Neural Network)算法和BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡算法等不同模型對行為識別的影響。大量的實驗結果表明，CNN模型優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，行為識別的準確率達到了87％。
第二，通過選取不同的標簽佩戴數(shù)量和位置，分析標簽佩戴方案對行為識別的影響。實驗結果表明，在標簽佩戴數(shù)量方
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