Klasifikace signálů denní aktivity

Abstract

Tématem této bakalářské práce je klasifikace signálů denní aktivity nasnímaných pomocí akcelerometrického senzoru chytrého mobilního telefonu. První část práce se zabývá seznámením s možnostmi záznamu denní aktivity pomocí akcelerometru a následné klasifikace neuronovou sítí. V další části byla na desíti osobách nasnímána data osmi různých denních aktivit. K datům byl v programovacím prostředí MATLAB vytvořen algoritmus obsahující neuronovou síť pro automatické rozpoznání daných aktivit. V poslední části práce byla klasifikace vytvořeným algoritmem porovnána s manuálně zaznamenanou referencí a výsledky byly statisticky vyhodnoceny.The topic of this bachelor thesis is classification of free living data, captured by the accelerometer sensor of a smart phone. The first part of the thesis deals with the possibilities of recording daily activity using accelerometer and subsequent classification by neural network. In the next section, the data of eight different daily activities were recorded on ten people. An algorithm containing a neural network was created for the data in the MATLAB programming environment to automatically identify the activities. In the last part of the work the algorithm classification was compared with manually recorded reference and the results were statistically evaluated.