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2. 智能穿戴IMU动作识别：走路、跑步、静止和跌倒分类

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程适用人群 · 整体学习路径
课程导入学习目标
02
IMU传感器基础
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计的工作原理
IMU传感器基础
03
动作识别任务定义
四类动作（走路 · 跑步 · 静止
动作识别任务定义四类动作
04
数据采集与实验设计
穿戴位置（手腕 · 腰部 · 胸部等）
数据采集实验设计
05
数据预处理
去噪滤波（低通 · 高通 · 带通）
数据预处理去噪滤波
06
特征工程基础
时域特征（均值 · 方差 · 均方根
特征工程基础时域特征
07
特征选择与降维
主成分分析（PCA） · 线性判别分析（LDA） · 互信息
特征选择降维
08
传统机器学习方法
支持向量机（SVM） · 随机森林 · K近邻
传统机器学习方法SVM
09
深度学习入门
循环神经网络（RNN） · 长短期记忆网络（LSTM） · 卷积神经网络（CNN）在时序数据上的…
深度学习入门RNN
10
混合模型与注意力机制
CNN-LSTM · 注意力机制 · Transformer在动作识别中的…
混合模型注意力机制
11
跌倒检测专项
跌倒的动力学特征 · 跌倒与日常动作的区分难点 · 跌倒检测的实时性要求
跌倒检测专项跌倒的动力学特征
12
模型训练与验证
训练集/验证集/测试集划分 · 交叉验证 · 过拟合与欠拟合
模型训练验证
13
实时推理与部署
模型压缩 · 量化 · 边缘计算
实时推理部署
14
开源数据集介绍
公开IMU动作识别数据集（如UCI… · WISDM · MHEALTH）的下载
开源数据集介绍IMU
15
实战项目一
使用Python和scikit-le…
实战项目一Python
16
实战项目二
使用TensorFlow/Keras… · 并对比传统方法
实战项目二TensorFlow/K…
17
实战项目三
跌倒检测的实时报警系统设计 · 包括阈值判断与模型融合
实战项目三跌倒检测的实时报…
18
数据增强技术
旋转 · 缩放 · 噪声注入
数据增强技术旋转
19
多传感器融合
多IMU融合 · IMU与气压计/心率计融合提升识别鲁…
多传感器融合IMU
20
用户个性化与自适应
不同用户步态差异 · 模型迁移学习 · 在线自适应更新
用户个性化自适应
21
模型可解释性
SHAP · LIME等工具解释模型决策 · 分析关键特征
模型可解释性SHAP
22
常见问题与解决方案
数据不平衡 · 噪声干扰 · 传感器漂移
常见问题解决方案
23
性能优化
推理速度优化 · 内存占用优化 · 电池功耗考虑
性能优化推理速度优化
24
安全与隐私
穿戴数据隐私保护 · 数据脱敏 · 本地化处理
安全隐私
25
行业应用案例
健康监测 · 老人看护 · 运动健身
行业应用案例健康监测
26
前沿趋势
边缘AI · 联邦学习 · 自监督学习在IMU动作识别中的研究进…
前沿趋势AI
27
综合实战
从数据采集到模型部署的完整流程 · 完成一个可演示的跌倒检测原型
综合实战从数据采集到模型…
28
课程总结
核心知识点回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐
课程总结核心知识点回顾
29
考核与项目答辩
设计一个动作识别系统 · 提交报告并进行演示
考核项目答辩
30
拓展与进阶
如何将本课程方法扩展到更多动作类别（… · 上下楼）和更复杂场景
拓展进阶