基于机器学习方法的运动疲劳检测模型
机器学习
2018-03-22 v1 机器学习
摘要
本研究提出了一种基于实时临床数据的运动疲劳检测模型，该模型包含时域分析、频域分析、去趋势波动分析、近似熵和样本熵。此外，本研究提出了一种结合层次分析法的特征提取方法，用于分析和提取关键特征。最后，采用机器学习算法对每个特征的数据进行分析，以检测运动疲劳。实际实验结果表明，所提出的运动疲劳检测模型和特征提取方法能够精确检测运动疲劳水平，运动疲劳检测的准确率可提高至 98.65%。
引用
@article{arxiv.1803.07952,
title = {An Exercise Fatigue Detection Model Based on Machine Learning Methods},
author = {Ming-Yen Wu and Chi-Hua Chen and Chi-Chun Lo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.07952},
year = {2018}
}
备注
in Chinese