小波张量模糊聚类：多传感器人体活动识别新方法

"基于小波张量模糊聚类的多传感器人体活动识别" 本文提出了一种创新的方法，用于处理和识别基于多个传感器的人体活动识别（HAR）。随着可穿戴设备和移动传感器的普及，HAR已成为研究热点，旨在理解和解析人类日常行为。然而，由于行为的多样性和复杂性，对多源信号进行有效分析仍然是一个难题。 针对这一挑战，作者提出了一种结合小波张量和模糊聚类的解决方案，称为小波张量模糊聚类方案（WTFCS）。首先，利用离散小波包变换（DWPT）对来自多个传感器的活动信号进行特征提取，这有助于捕捉不同频率成分，使得信号在多尺度上被分解和表示。DWPT能够提供丰富的特征信息，这对于区分不同活动至关重要。 接下来，为了降低数据的复杂性和维数，同时保留关键信息，文章应用了多线性主成分分析（MPCA）。MPCA是主成分分析（PCA）的扩展，旨在处理多维数据，如张量。这种降维方法有助于减少计算复杂性，同时保持数据间的相关性。 然后，文章引入了一种新的模糊聚类方法——张量模糊聚类（PTFC），它基于主特征初始化和张量模糊隶属度。模糊聚类允许数据点同时属于多个类别，增加了分类的灵活性和准确性。PTFC在此过程中能够有效地识别和区分不同活动的特征张量组，适应人类活动的模糊边界和不确定性。 最后，为了验证WTFCS的有效性，该方法在公开的HAR数据集（DSAD）上进行了测试。实验结果显示，结合DWPT特征提取和MPCA降维的策略能够提取出人类活动的潜在有用特征，而PTFC则能高效地区分各种活动。与传统的模糊c均值聚类和基于张量距离的模糊聚类相比，WTFCS在活动识别的准确率上表现出优越性。 关键词：人体活动识别、降维、模糊聚类、小波包变换、张量 通过以上总结，我们可以看出，该研究为多传感器HAR提供了一种强大的工具，利用小波张量和模糊聚类技术提高了识别的精度和效率。这种方法有望在健康监测、智能家居、智能安全等领域发挥重要作用。