2) Data Normalization. We normalize

2) Data Normalization. We normalize the data by using
subject’s weight.Weight is also computed by our system.
Because the system aims to detect motions, it just focuses
on the segment of data that contains large changes
or oscillations. To achieve this, the system performs
Local Mean Removal to remove the constant value in the
load cell data by using a sliding window. we determine
the segment of data only contains large changes and
oscillations.
3) Data Filtration. We filter the data by low pass filter
with 10 Hz as a cutoff frequency. We remove the high
frequency spikes or noise by this filtration.
4) Feature Extraction. We investigate three different features
in this study, i.e., peaks in log-scaled sum of the
square of the data (Log-Peak), peaks in the energy of
the sum of the data (Energy-Peak), and valleys in zero
crossing of the sum of the data (ZeroX-Valley).
5) Motion Detection and Classification. Using these features,
we detect body movements and classify these
movements as big or small movements using a simple
thread-based scheme.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

2) ข้อมูลเกี่ยวกับการปรับสภาพ เราปกติข้อมูล โดยใช้น้ำหนักของวัตถุ นอกจากนี้ยังมีคำนวณน้ำหนัก โดยระบบของเราเนื่องจากระบบมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหว เพียงมุ่งเน้นในส่วนของข้อมูลที่ประกอบด้วยการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่หรือแกว่ง เพื่อให้บรรลุนี้ ระบบทำเอาท้องถิ่นหมายถึงการเอาค่าคงที่ในการโหลดเซลล์ข้อมูล โดยใช้หน้าต่างบานเลื่อน เราตรวจสอบส่วนของข้อมูลประกอบด้วยการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่เท่านั้น และแกว่ง3) ระบบการกรองแบบข้อมูล เรากรองข้อมูล ด้วยตัวกรองผ่านต่ำกับ 10 Hz เป็นความถี่ตัด เราลบสูงแหลมที่ความถี่หรือสัญญาณรบกวน โดยการกรองนี้สกัดคุณลักษณะ 4) เราตรวจสอบคุณลักษณะแตกต่างกันสามในการศึกษานี้ เช่น ยอดเขาในล็อกปรับผลรวมของการตารางข้อมูล (บันทึกสูงสุด), ยอดเขาของผลรวมของข้อมูล (พลังงานสูงสุด), และหุบเขาในศูนย์ข้ามของผลรวมของข้อมูล (ZeroX วัลเล่ย์)5) เคลื่อนไหวตรวจสอบและการจัดประเภท ใช้คุณสมบัติเหล่านี้เราตรวจจับการเคลื่อนไหวร่างกาย และจัดประเภทเหล่านี้เคลื่อนไหวเป็นการเคลื่อนไหวใหญ่ หรือเล็กที่ใช้ง่ายตามหัวข้อโครงร่าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

2) Normalization ข้อมูล เราปกติข้อมูลโดยใช้
เรื่องของ weight.Weight ยังคำนวณโดยระบบของเรา.
เนื่องจากระบบมีจุดมุ่งหมายในการตรวจสอบการเคลื่อนไหวก็แค่มุ่งเน้น
ในส่วนของข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่
หรือแนบแน่น เพื่อให้บรรลุนี้ระบบจะทำการ
กำจัด Mean ท้องถิ่นเพื่อเอาค่าคงที่ใน
การโหลดข้อมูลมือถือโดยใช้หน้าต่างบานเลื่อน เราตรวจสอบ
ส่วนของข้อมูลที่มีเพียงการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่และ
แนบแน่น.
3) ข้อมูลการกรอง เรากรองข้อมูลโดยการกรองผ่านต่ำ
10 Hz ความถี่ที่ตัด เราเอาสูง
แหลมความถี่หรือสัญญาณรบกวนโดยการกรองนี้.
4) การดึง เราจะตรวจสอบสามคุณสมบัติที่แตกต่างกัน
ในการศึกษานี้คือยอดเขาในผลรวมบันทึกการปรับขนาดของ
ตารางของข้อมูล (เข้าสู่ระบบ-peak) ยอดเขาในการใช้พลังงานของ
ผลรวมของข้อมูล (พลังงาน-peak) และหุบเขาในศูนย์
ข้าม ของผลรวมของข้อมูล (ZeroX วัลเลย์). the
5) ตรวจจับการเคลื่อนไหวและการจัด การใช้คุณสมบัติเหล่านี้
เราตรวจพบการเคลื่อนไหวร่างกายและจัดประเภทเหล่านี้
การเคลื่อนไหวการเคลื่อนไหวขนาดใหญ่หรือขนาดเล็กที่ใช้ง่าย
โครงการด้ายตาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

2 ) การฟื้นฟูข้อมูล เราหาข้อมูลโดยใช้เรื่องของน้ำหนัก น้ำหนักยังคำนวณโดยระบบของเราเพราะระบบมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหว มันเน้นในส่วนของข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่หรือการสั่น . เพื่อให้บรรลุนี้ ระบบ ดําเนินการท้องถิ่นหมายถึงการเอาค่าคงที่ในโหลดข้อมูลในเซลล์ โดยการใช้หน้าต่างบานเลื่อน . เราตรวจสอบส่วนของข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่และการสั่น .3 ) กรองข้อมูล เรากรองข้อมูลโดยตัวกรองต่ำผ่านกับ 10 Hz เป็นจุดตัดความถี่ เราลบสูงความถี่เสียงแหลมหรือโดยการกรองนี้4 ) การสกัดคุณลักษณะ เราตรวจสอบคุณสมบัติที่แตกต่างกันสามในการศึกษาครั้งนี้ ได้แก่ ขนาดของผลรวมของยอดในเข้าสู่ระบบตารางของข้อมูล ( บันทึกสูงสุด ) , ยอดเขาด้านพลังงานของผลรวมของข้อมูล ( สูงสุด ) พลังงานและหุบเขาในศูนย์ข้ามผลรวมของข้อมูล ( zerox หุบเขา )5 ) การตรวจสอบการเคลื่อนไหวและการจำแนก การใช้คุณลักษณะเหล่านี้เราตรวจพบความเคลื่อนไหวของร่างกายและแยกประเภทเหล่านี้การเคลื่อนไหวใหญ่หรือการเคลื่อนไหวเล็ก ๆใช้ง่ายหัวข้อโครงการตาม