运动数据对比
Motion data comparison
我正在从事一个项目，该项目涉及比较从加速度计和陀螺仪传感器收集的运动数据。假设我有特定类型运动的数据（例如投掷球），并且我已经手动创建了分段，如下图所示，其中 A B 和 C 表示三个分段。
带分段的加速度计数据：
目标： 给定 X 我从同一个传感器记录的运动数据的新时间序列，我如何判断每个片段的运动与来自运动数据 Y 的运动有多相似我的 collection。请注意，对于新数据，我没有关于段的信息。
想法： 我知道如何使用互相关或 DTW 比较两个时间序列，但在我的情况下，分段存在问题。将 DTW 与 1-KNN 一起应用以从我的 collection 中找到（X 的）'nearest' 时间序列然后将 Y_nearest 的每个片段与 X 进行比较是个好主意吗？我怎么能如果我没有关于 X 运动数据段的信息，要进行比较吗？是否有使用机器学习算法的更好方法？
这里的数据只是更广泛的不适合 DTW 或其他形状测量，并且需要基于特征的方法。
DTW 可以对齐未对齐的数据，但不能将 5 个峰映射到 4 个峰。对于此类数据，人们求助于创建 {min,max,STD, zero-crossings, etc}
的特征向量
但是，有一种新的未发表的距离测量方法可能会起作用。如果你写信给我，我会把代码发给你。
埃蒙·基奥
我正在从事一个项目，该项目涉及比较从加速度计和陀螺仪传感器收集的运动数据。假设我有特定类型运动的数据（例如投掷球），并且我已经手动创建了分段，如下图所示，其中 A B 和 C 表示三个分段。
带分段的加速度计数据：
目标： 给定 X 我从同一个传感器记录的运动数据的新时间序列，我如何判断每个片段的运动与来自运动数据 Y 的运动有多相似我的 collection。请注意，对于新数据，我没有关于段的信息。
想法： 我知道如何使用互相关或 DTW 比较两个时间序列，但在我的情况下，分段存在问题。将 DTW 与 1-KNN 一起应用以从我的 collection 中找到（X 的）'nearest' 时间序列然后将 Y_nearest 的每个片段与 X 进行比较是个好主意吗？我怎么能如果我没有关于 X 运动数据段的信息，要进行比较吗？是否有使用机器学习算法的更好方法？
这里的数据只是更广泛的不适合 DTW 或其他形状测量，并且需要基于特征的方法。
DTW 可以对齐未对齐的数据，但不能将 5 个峰映射到 4 个峰。对于此类数据，人们求助于创建 {min,max,STD, zero-crossings, etc}
的特征向量但是，有一种新的未发表的距离测量方法可能会起作用。如果你写信给我，我会把代码发给你。
埃蒙·基奥