基于加速度计数据的健康行为分析系统
案例介绍
本作品针对可穿戴设备健康监测场景，提出了一种融合多模态特征与改进BiLSTM的深度学习框架，实现活动识别、MET值预测、睡眠阶段分析和久坐预警四大核心功能。系统通过时域（均值、方差）和频域（FFT、功率谱）特征提取，结合个体静态数据（性别、年龄等），构建多维特征表示；采用4层BiLSTM网络捕捉时序依赖，引入多头注意力机制强化关键片段识别，并通过多任务学习实现四类任务的协同优化。实验表明，模型在20名志愿者数据上表现优异：活动识别准确率显著提升，MET预测误差（MAE=0.5691）优于传统方法，睡眠分期与久坐检测（支持分级预警）均达到实用水平。
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