To jest stara wersja strony!


Wykrywanie aktywności użytkownika

Octave

Analiza danych

Napisz program zapisujący dane z akcelerometru do bazy SQLite. Aby zapisać bazę danych w pamięci urządzenia, wykorzystaj poniższy kod.

Ustalmy że:

  • Baza danych będzie nazywać się acc
  • Będzie zawierać 4 kolumny: id, acc_x, acc_y, acc_z


Import do Octave

  1. Zaimportuj dane z odczytów do Octave:
    • W tym celu otwórz bazę danych w SQLite:
      
      
    • Ustaw separator danych na tabulator
      
      
    • Ustaw wyjscie z SQLite do pliku:
      
      
    • Wrzuć dane z trzech osi do pliku:
      
      
  2. Następnie otwórz Octave i zaimportuj dane do zmiennej Acc:
    
    
  3. Wyrysuj dane z poszczególnych osi na wykresie:
    
    

Określenie parametrów danych

  1. Przyglądając się wykresom wyodrębnij cechy które twoim zdaniem mogą mieć wpływ na rozróżnienie poszczególnych aktywności użytkownika takich jak:
    1. stanie
    2. chodzenie
    3. bieganie
    4. siadanie
    5. wstawanie
  2. Spróbuj określić aktywność na podstawie maksymalnej i minimalnej amplitudy oraz średniej amplitudy w oknie czasowym o długości np. 3 sekund.
  3. Zapoznaj się (pobieżnie) z artykułem: Activity recognition i zastanów się, czy możesz zastosowac którys z opisanych algorytmów do swoich danych

Android

  1. Android API oferuje wbudowaną klasę do wykrywania aktywności o nazwie ActivityRecognition.
  2. Pobierz przykładową aplikację wykorzystującą tą klasę: [http://developer.android.com/shareables/training/ActivityRecognition.zip|Activity recognition]] i zapoznaj się z kodem źródłowym. Opis kodu źródłowego znajduje się tutaj
  3. Przetestuj działanie aplikacji. Czy klasę można byłoby udoskonalić o analizę danych z akcelerometru jak w pierwszym zadaniu z laboratorium?
pl/dydaktyka/aml/lab5.1384764437.txt.gz · ostatnio zmienione: 2019/06/27 15:51 (edycja zewnętrzna)
www.chimeric.de Valid CSS Driven by DokuWiki do yourself a favour and use a real browser - get firefox!! Recent changes RSS feed Valid XHTML 1.0