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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Activity Segmentation by Using Window Variance Comparison Method

verfasst von : Xinxing Tang, Xiaolong Yang, Mu Zhou, Lingxia Li

Erschienen in: Communications, Signal Processing, and Systems

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In the activity recognition, it is very important to extract the data when the activity occurs from the whole data. In order to solve this problem, we propose a window variance comparison algorithm. Calculate the window variance of the preprocessed data and compare it with the window variance before or after, to determine the occurrence and continuation of the activity. Experimental results show that this algorithm can accurately and effectively achieve activity segmentation.

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Literatur
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Liu X, Jia M, Zhang X, Lu W (2019) A novel multichannel internet of things based on dynamic spectrum sharing in 5G communication. IEEE IoT J 6(4):5962–5970
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Wu X, Chu Z, Yang P, Xiang C, Zheng X, Huang W (2019) TW-see: human activity recognition through the wall with commodity Wi-Fi devices. IEEE Trans Veh Technol 68(1):306–319
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Lin C, Hu J, Sun Y, Ma F, Wang L, Wu G WiAU: an accurate device-free authentication system with ResNet. In: 2018 15th annual IEEE international conference on sensing, communication, and networking (SECON). Hong Kong
Metadaten
Titel
Activity Segmentation by Using Window Variance Comparison Method
verfasst von
Xinxing Tang
Xiaolong Yang
Mu Zhou
Lingxia Li
Copyright-Jahr
2021
Verlag
Springer Singapore
Buch
Communications, Signal Processing, and Systems

Print ISBN: 978-981-15-8410-7

Electronic ISBN: 978-981-15-8411-4

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-15-8411-4_136

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