基于超维计算的增强耐噪声压力系统
Fatemeh Asgarinejad1,2, Xiaofan Yu1, Danlin Jiang1
1Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego, La Jolla, CA 92093, USA.
我们使用高维计算 (HDC) 开发了一种具有成本效益的压力系统,用于人类活动识别 (HAR). 与传统方法相比,这种新的系统提供了更好的准确性和对噪声的弹性,能耗显著降低.
科学领域:
- 传感器技术 传感器技术
- 人工智能的人工智能
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 传统的室内压力传感和人类活动识别 (HAR) 系统通常使用昂贵的,高分辨率的子和计算要求高的神经网络 (NN) 模型.
- 这些传统方法容易受到噪音的影响,这影响了它们在现实应用中的可靠性和效率.
研究的目的:
- 为HAR设计和评估一个具有成本效益和耐噪声的压力系统.
- 为了提高性能,利用Velostat的智能压力传感器和一款全新的超维计算 (HDC) 分类器来提高性能.
- 引入一个专门为噪声弹性设计的新HDC算法.
主要方法:
- 使用Velostat进行智能压力传感的压力系统的开发.
- 实施一个新的超维计算 (HDC) 分类器用于HAR.
- 收集两个数据集以捕捉静态和连续的人类运动.
- 在各种噪声条件下分析系统的性能 (内存/通信,输入,传感器,高斯式).
主要成果:
- 基于HDC的分类算法实现了93.19%的准确性,超过了最先进的卷积神经网络 (CNN) 的9.47%.
- 与传统方法相比,该系统可以减少85%的能源消耗.
- 拟议的HDC算法表现出对内存/通信,输入和传感器噪声的增强弹性.
- 在高斯噪声的存在下,该系统实现了92.15%的准确性 (静态数据为97.51%),与CNN相比显著改善.
结论:
- 提出的具有HDC的成本效益的压力系统为HAR提供了优质的替代方案,提供了更高的精度和对噪声的强度.
- 新的HDC耐噪声算法在具有挑战性的环境中显著提高了系统可靠性.
- 这种方法为低功耗,高性能HAR系统提供了一个有希望的方向.
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