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基于随机投影的加速度手势识别的任务书
任务书
一、任务背景
近年来随着机器学习的发展，智能手机和智能手表等智能设备也越来越普及。在这些设备中，加速度传感器可以记录智能设备的移动轨迹和姿态信息，并且可以使用加速度传感器来进行手势识别。基于加速度传感器的手势识别可以广泛应用于人机交互、智能家居、移动支付等领域。然而，加速度传感器能够记录的数据量非常大，因此需要有效的算法来对加速度传感器数据进行处理和分析，以便用于手势识别。
二、任务目标
本任务的目标是基于随机投影的算法来实现加速度手势识别。具体来说，任务要求完成以下目标：
1.阅读相关文献，了解随机投影方法在机器学习中的应用。
2.了解加速度手势识别的基本原理和流程。
3.对随机投影进行代码实现，建立基于随机投影的加速度手势识别模型。
4.使用公共数据集或自己采集的数据集进行实验验证，评估模型的性能。
5.将实现过程和结果进行分析和总结，撰写实验报告。
三、任务要求
1.熟悉机器学习基本原理，掌握随机投影方法的理论知识。
2.熟悉Python编程语言，熟悉相关机器学习工具库（如NumPy,Scikit-Learn等）。
3.具有实验能力，可以自行采集加速度数据，并进行预处理和特征提取。
4.能够使用数据可视化工具来进行实验结果分析和展示。
5.具备较好的文献阅读和英语文献阅读能力，可以阅读并理解英语文献。
四、实验流程
1.阅读相关文献，掌握随机投影方法的理论知识。
2.熟悉加速度手势识别的基本原理和流程。
3.收集数据集，进行数据预处理和特征提取。
4.实现随机投影方法的代码，并建立基于随机投影的加速度手势识别模型。
5.利用数据集对模型进行训练和测试，并评估模型的性能。
6.分析实验结果，并使用可视化工具进行结果展示和分析。
7.撰写实验报告，包括实验目的、原理、实现过程、实验结果及分析等内容。
五、实验要求
1.实现的基于随机投影的加速度手势识别模型程序完整且有效。
2.实验数据集应包括多个手势，每个手势至少100次，以确保准确性和可靠性。
3.实验结果应包括准确率、召回率、F1值等指标，并使用可视化工具进行结果展示和分析。
4.实验报告结构完整、内容丰富，能够准确阐述实验目的、步骤、结果和分析，并包括参考文献。
六、实验数据集
可以使用公共数据集进行实验，如UCIMachineLearningRepository中的HandGestureRecognitionDataset，也可以自己采集加速度数据进行实验。
七、参考文献
1.Kaghazgaran,A.,&Zou,Y.(2017).Acomparativestudyofdimensionalityreductiontechniquesforhigh-dimensionaldataprocessing.ExpertSystemswithApplications,73,26-38.
2.Wang,C.,&Chen,L.(2018).3Dhandgesturerecognitionusingdepthsensorsbasedonrandomprojectionandsparserepresentation.IEEEAccess,6,2459-2469.
3.Mannini,A.,&Sabatini,A.M.(2010).Machinelearningmethodsforclassifyinghumanphysicalactivityfromon-bodyaccelerometers.Sensors,10(2),1154-1175.