Novel Step Detection Algorithm for Smartphone Indoor Localization Based on CEEMDAN-HT
Notice bibliographique
Résumé
Current smartphone-based step detection algorithms do not comprehensively consider the randomness of user movements in daily life, such as carrying a smartphone in various postures, false walking, and walking in various gaits. To overcome the problem, this article proposes a novel step detection algorithm based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise Hilbert transform (CEEMDAN-HT). First, the CEEMDAN partial reconstruction (CEEMDAN-PR) algorithm is presented to reduce noise for inertial data. In order to compensate for the step count misdetection due to the mix-postures. Second, we combine support vector machine (SVM) with CEEMDAN energy entropy for accurate identification of user movement state and smartphone-carrying posture. This approach addresses the issue of false walking and selects appropriate step detection strategies for different scenarios. Finally, HT is used to obtain instantaneous phase information from inertial data for step detection. This approach is capable of adapting to mixed gaits and mixed postures without complex threshold settings. Experiment results show its superior performance, achieving 98.10% average accuracy in free walking and 93.85% in false walking scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».