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申请/专利权人：辽宁大学
摘要：一种面向可穿戴传感模块的可靠数据采集方法，属于体域网智能信息领域。其目的为实现在同一可穿戴感知模块中，利用多个同构传感器实现无监督自适应数据融合，提高可穿戴数据采集鲁棒性，抑制异常数据干扰以及解决数据冲突。包括：有效感知模块的融合起点校准，即对同一传感模块中的多个同构传感源进行融合数据起点校准；基于裁判序列信任度的权重计算，即在同一传感模块中的多个同构传感源中随机选择裁判序列，自适应计算竞争序列信任权重；基于信任权重的加权融合，即对于同一传感模块中的多个同构传感源，在确定裁判序列后，基于步骤二计算的裁判序列信任权重对模块内其它时序数据进行加权融合。
主权项：1.一种面向可穿戴传感模块的可靠数据采集方法，其特征在于：步骤一：校准有效感知模块的融合起点：对同一传感模块中的多个同构传感源的融合数据起点进行校准，起点校准包括两个部分，即融合起点的校准和计算信任权重时与裁判序列交互的起点校准过程；由于可穿戴设备质量与系统误差，导致传感器无法同时采集数据，产生峰不匹配的问题，在传感器没有数据包丢失的情况下，优先工作的传感器采集冗余的数据并置于时间序列的起始部分，剔除冗余部分，并确定序列交互的对应时刻；步骤二：基于裁判序列信任度进行权重计算：在同一传感模块中的多个同构传感源中随机选择裁判序列，自适应计算其它竞争序列信任权重，以数据规范数据的方式获取体域网应用系统输入；其中，以裁判序列的分布特性作为权重分配的计算基准，在计算权重时引入人体的趋势因素强化时间序列中相邻数据的联系；步骤三：基于信任权重的加权融合：对于同一传感模块中的多个同构传感源，在确定裁判序列后，基于步骤二计算的裁判序列信任权重对模块内其它时序数据进行加权融合，加权融合过程包含所有参与序列，不包含裁判序列，以降低异常裁判序列对有价值信息信任计算结果的负面影响。
全文数据：
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百度查询： 辽宁大学 一种面向可穿戴传感模块的可靠数据采集方法
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