小波分解在移动用户行为识别中的应用

贺炎; 王斌; 王忠民

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小波分解在移动用户行为识别中的应用

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针对目前行为识别通用模型对步行、上楼、下楼等易混淆行为识别准确率较低的情况,提出了一种基于小波分解的移动用户行为识别方法,从小波分解后不同频率子信号的低频近似系数中提取小波能量、小波峰个数和平均波峰幅值等特征,基于决策树分类器建立与用户无关的行为识别通用模型.分别用典型时域特征数据集和小波特征数据集对该通用模型进行验证.实验结果表明,采用新方法后,3种易混淆行为的平均识别准确率提高了14.82%,减少了误判.

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来源
《北京邮电大学学报》 |2016年第4期|67-70|共4页
作者
贺炎; 王斌; 王忠民;
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作者单位

西安邮电大学计算机学院;

西安710121;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据处理、数据处理系统;
关键词
小波分解; 小波能量; 小波峰; 行为识别;

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