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一种基于智能手机多传感器融合的人体活动识别方法属于智能人机交互领域，本发明利用智能手机集成的惯性传感器、磁力计和气压计等多模态传感器，提出了融合智能手机多模态传感器的人体活动识别方法。本发明的主要内容为：(1)建立基于笛卡尔坐标系的人体活动模型以及多传感器融合的人体活动识别框架；(2)人体进行日常活动，实验者通过携带智能手机采集多传感器数据；(3)通过数据预处理对原始传感器数据进行去躁、特征提取和选择；(4)设计基于Stacking的多模态数据融合集成RSK‑Stacking算法对最优的人体活动数据集进行训练得到人体活动识别模型，进而对人体活动进行识别。
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