Python开发手机加速度传感器人体行为识别APP

资源摘要信息:"本资源主要介绍如何使用Python语言来实现手机加速度传感器数据的人体行为识别项目。项目主要分为两个部分：模型训练及实验分析，以及手机行为识别APP的开发。项目内容适用于初学者以及进阶学习者，可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项的参考。实验实例全部运行于Python 3.6环境，并需要引入sklearn、pandas、numpy、matplotlib、seaborn、plotly等扩展包。手机APP开发需要JDK 9和HARPY库。HARPY库是一个专门为基于加速度数据的人体行为识别方法开发的python库，它集成了sklearn、numpy、matplotlib的部分功能，为行为识别研究提供便利。HARPY库主要包含utils(工具包)、prepocess(数据预处理)、selection(特征、数据选择)、calculate(特征值计算)、train(模型训练)、parameter(参数调优)、visu等模块。" 知识点： 1. Python编程：Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁易读的语法特点。在本项目中，Python主要被用于处理加速度传感器数据、训练模型、开发手机APP等。 2. 加速度传感器：加速度传感器是一种检测设备，能够测量物体在三维空间内的加速度，通常用于手机、游戏控制器等设备中。本项目利用手机的加速度传感器来收集人体行为数据。 3. 人体行为识别：人体行为识别是利用传感器收集的数据，通过机器学习、深度学习等技术，实现对人体行为的识别和分类。在本项目中，主要使用加速度传感器数据进行人体行为的识别。 4. 模型训练：模型训练是机器学习的核心步骤，通过输入大量的训练数据，让模型学习数据的特征和规律，然后用这些规律对新的数据进行预测或分类。在本项目中，需要使用Python的sklearn、numpy等库来训练行为识别模型。 5. 手机APP开发：随着智能手机的普及，手机APP开发成为了一个热门领域。在本项目中，需要使用JDK 9和HARPY库来开发一个能够利用加速度传感器数据进行人体行为识别的手机APP。 6. HARPY库：HARPY是一个专门为基于加速度数据的人体行为识别方法开发的python库，它集成了sklearn、numpy、matplotlib的部分功能，为行为识别研究提供便利。HARPY库主要包含utils(工具包)、prepocess(数据预处理)、selection(特征、数据选择)、calculate(特征值计算)、train(模型训练)、parameter(参数调优)、visu等模块。 7. sklearn：sklearn是Python的一个机器学习库，提供了很多常用的机器学习算法，如分类、回归、聚类等。在本项目中，sklearn主要被用于训练行为识别模型。 8. numpy：numpy是Python的一个科学计算库，提供了多维数组对象、广播功能、数学函数等。在本项目中，numpy主要被用于数据的预处理和特征计算。 9. matplotlib、seaborn、plotly：这三种库主要用于数据的可视化，能够将复杂的数据转换为直观的图形，帮助我们更好地理解和分析数据。在本项目中，这些库主要被用于模型的训练和实验结果的可视化展示。 10. JDK 9：JDK是Java Development Kit的缩写，是开发Java程序必须安装的软件开发包。在本项目中，JDK 9主要用于手机APP的开发。