张帆
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目科技型中小企业技术创新基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 穿戴式跌倒检测中特征向量的提取和降维研究被引量：6
- 2019年
- 穿戴式跌倒检测中老年人特征属性过多会造成维数灾难,影响后续跌倒检测精度。针对此问题,首先采用时域分析法提取初始特征向量集,用提出的改进核主成分分析算法(IKPCA)对特征向量进行降维,从而获得优质的特征向量集,使得后续的分类具有更好的效果。IKPCA算法首先利用I-RELIEF算法对初始特征向量集进行特征选择,然后计算跌倒特征向量的信息度量和相似度度量;最后根据跌倒特征向量的相似度度量剔除无效的跌倒特征向量。IKPCA算法不但保持核主成分分析算法(KPCA)较好的降维能力,而且扩充了较好的分类能力。利用真实的数据集进行实验,对比分析表明,相比其他算法,IKPCA算法能够得到更优质的特征向量数据集。
- 李雷张帆施化吉周从华
- 关键词：跌倒检测特征向量核主成分分析降维
- 基于高斯和的二阶扩展卡尔曼滤波算法被引量：3
- 2017年
- 传统的扩展卡尔曼滤波算法在传感器的信号监测和处理中,存在着动态环境校准困难和信号突变收敛速度慢的问题。针对该问题,结合二阶泰勒展开式和高斯和,提出了基于高斯和的二阶扩展卡尔曼滤波算法。该算法首先将初始状态、过程和量测噪声一起近似为高斯和,接着利用二阶扩展卡尔曼滤波算法中的状态预测和状态更新方程对每个高斯项进行预测和更新。为了避免高斯项的过度冗余,采用了剪枝的思想。文中通过仿真实验证明了算法的有效性,实验表明,该算法不但能提高信号突变的收敛速度0.1μs,而且能在动态环境中提高滤波估计的准确度和可靠性。
- 张帆施化吉周从华李雷
- 关键词：高斯和动态环境扩展卡尔曼滤波剪枝
- 基于大数据平台的人体跌倒检测研究被引量：1
- 2017年
- 跌倒一直是影响人体健康的重要因素之一,针对现有跌倒检测算法由于缺乏真实老人跌倒样本导致的适应性不足等问题,提出了一种基于大数据平台的人体跌倒检测方法。该方法通过分析传感器的信息构建特征向量,运用机器学习的算法建立分类模型,将采集到的信息实时传送并保存到搭建好的hadoop大数据平台,平台通过相似度度量判断模型是否需要更新。随着数据样本不断增加,系统的准确率会不断提高。实验数据表明该方法准确率能在一定范围内实现稳步提高。
- 张帆
- 关键词：跌倒检测特征向量准确率
