用于普通设备传感器累积疲劳估计的多参数统计方法

提出了一种监测当前累积疲劳水平并通过多种统计方法对其进行估计的新方法。开发了一款实验性软件应用，用于从传感器（加速度计、GPS、陀螺仪、磁力计和相机）获取数据、进行实验、收集数据、计算其分布参数（均值、标准差、偏度、峰度），并通过统计方法（矩分析、聚类分析、自助法 (bootstrapping)、周期图与谱图分析）进行分析。提出了假设1（身体活动可通过矩分析与聚类分析进行估计和分类）与假设2（疲劳可通过矩分析、自助法分析、周期图与谱图估计），并证明了它们。提出了若干“疲劳度量”：自助法图上点云的位置、大小、形状。最有前景的疲劳度量是偏度-峰度图上从“休息”状态点到“疲劳”状态点的距离（三个不相关加速度值的非正态分布平方和）。这些假设在不同年龄、性别、健康水平的多人身上得到验证，并改进了类似研究中的标准统计方法。该方法可实际用于普通人在日常情境中（估计其疲劳、给出相关提示及情境关联信息建议）。