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基于模糊理论的人体日常活动识别系统的任务书
任务书
一、需求背景
随着人们生活水平的不断提高和社会进步的发展，人们进行日常活动的时间越来越多，例如走路、上下楼梯、慢跑、爬山等，这些日常活动对于人体的健康至关重要。同时，随着人口老龄化越来越严重，老年人对于日常活动的监测和记录也越来越重要。因此，为了准确的监测和记录人体日常活动情况，对人体日常活动的识别和监测技术尤为重要。
二、目标
本任务旨在设计一款基于模糊理论的人体日常活动识别系统，能够自动对人体进行日常活动的识别和监测，将识别结果用于日常生活中的健康管理等应用场景。
任务主要包括以下内容：
1.采集数据：搜集人体日常活动相关数据，例如加速度、角度等身体运动参数，并通过数据采集装置进行采集和存储。
2.数据预处理：数据预处理是识别过程中非常关键的一步，将采集得到的数据通过信号处理等手段进行预处理，得到识别所需要的特征向量。
3.模糊建模：将特征向量分别放入不同的模糊子集中，通过选择模糊划分方法，建立规则库，构建模糊推理模型。
4.模型训练：利用已经标注好的数据集，进行训练模型的参数优化和分类器的选择。
5.识别算法：利用建立好的模型，对新数据进行识别，判断不同活动状态。
6.系统设计：基于上述内容，设计出具体的人体日常活动识别系统，实现数据输入预处理、模糊建模模型训练、识别算法对新数据的处理流程，完成用户界面设计、系统实现部署和运行。确保系统能够实现较高的准确率和稳定性。
三、成果要求
完成人体日常活动识别系统建设，具体要求如下：
1.语言要求：C++或Python
2.实现数据预处理和特征提取模块，对人体加速度等运动信息进行预处理，比如去噪等。
3.实现基于模糊理论的分类器，并完成模型训练，确保准确率80%以上。
4.系统界面设计，实现操作简易和可视化。
5.完成系统实现部署和运行，应具备较高的稳定性和实用性。
四、可行性分析
1.数据获取：目前已经有很多传感器可以采集相关的人体运动数据，通过传感器实现数据采集，我们能够获得大量的数据。
2.数据预处理和特征提取：数据预处理和特征提取模块是识别系统中最重要的一部分，正常情况下可以采用现有的数据处理算法和特征提取算法，通过代码实现即可。
3.建立模型：采用模糊理论进行模型建立，包括模糊子集的制定，模糊规则的建立等，也可以采用目前已有的分类器进行处理。
4.系统实现：通过C++或Python等现有技术，实现系统界面设计和算法实现。
五、考核要点
1.数据预处理和特征提取是否合理。
2.模型训练准确率是否达到80%以上。
3.系统稳定性是否良好。
4.界面设计是否合理、简易易懂。
5.结合健康管理等实际应用场景，实现对日常活动的识别和有效利用，扩展其他应用场景的可能性。
六、参考文献
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