【摘 要】
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为了提高对跌倒检测的准确性和可靠性，提出了一种基于三轴加速度时域特征和ＡｄａｂｏｏｓｔＳＶＭ级联分类器的跌倒检测方法．首先，利用滑动窗口法提取加速度信号的时域特征作为唯一特征向量，以提高系统
【机 构】
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河北工业大学控制科学与工程学院,国家康复辅具研究中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目（２０１５ＢＡＩ０６Ｂ０３）；国家自然科学基金资助项目（６１１７４００９）；河北省青年基金资助项目（Ｆ２０１６２０２３２７）
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为了提高对跌倒检测的准确性和可靠性，提出了一种基于三轴加速度时域特征和ＡｄａｂｏｏｓｔＳＶＭ级联分类器的跌倒检测方法．首先，利用滑动窗口法提取加速度信号的时域特征作为唯一特征向量，以提高系统检测的实时性；然后，对传统Ａｄａｂｏｏｓｔ算法的样本初始权值部分进行改进，使分类器学习到更多跌倒样本的信息，从而增强系统对跌倒的识别能力；最后，针对日常活动动作类（ＡＤＬ）的数目远多于跌倒类而导致的数据集不平衡问题，构建了用于跌倒检测的Ａｄａｂｏｏｓｔ?ＳＶＭ级联分类器，根据级联结构中每个Ａｄａｂｏｏｓｔ分类器所包含的
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