在人體活動辨識 (Human Activity Recognition, HAR) 中，滑動窗口 (Sliding Window) 是一種至關重要的資料前處理技術，尤其對於來自慣性測量單元 (Inertial Measurement Unit, IMU) 感測器的時間序列資料。
IMU 感測器（如加速度計、陀螺儀、磁力計）會隨著時間連續產生數據流，而滑動窗口則用於將這些連續的數據流分割成一系列離散的樣本，以便後續的特徵提取和模型訓練。
以下是滑動窗口在 HAR 的 IMU 感測資料上的常見用法：
1. 資料分割 (Segmentation):
- 將連續的時間序列數據切分成固定長度的時間片段 (窗口)。 由於人類活動通常在一段時間內發生，而不是在一個瞬間，因此需要將連續的感測器數據分割成有意義的時間單元，每個時間單元代表一個可能的活動片段。
- 每個窗口內的數據點會被視為一個獨立的樣本。
2. 特徵提取 (Feature Extraction):
- 在每個滑動窗口內提取統計特徵。 一旦時間序列數據被分割成多個窗口，就可以在每個窗口上計算各種時域和頻域的特徵。這些特徵旨在捕捉窗口內感測器數據的統計特性和模式，從而區分不同的活動。常見的特徵包括：
- 均值 (Mean)
- 標準差 (Standard Deviation)
- 最小值 (Minimum)
- 最大值 (Maximum)
- 範圍 (Range)
- 能量 (Energy)
- 均方根 (Root Mean Square, RMS)
- 偏度 (Skewness)
- 峰度 (Kurtosis)
- 頻域能量 (Frequency Domain Energy)
- 主要頻率成分 (Dominant Frequency Components)
- 相關性 (Correlation) (在多個軸或多個感測器之間)
- 自相關係數 (Autocorrelation Coefficients)
- 每個窗口提取的特徵向量將作為機器學習模型的輸入。
3. 產生訓練樣本:
- 每個滑動窗口及其對應的活動標籤構成一個訓練樣本。 如果原始的連續數據已經被標註了活動類型，那麼每個從滑動窗口中提取的數據片段都會被分配該時間段內的主要活動標籤。
4. 處理活動的時序性:
- 通過調整窗口大小和滑動步長來捕捉不同時間尺度的活動模式。
- 較小的窗口尺寸可以捕捉到更短暫、更快速的活動或活動中的細微變化。
- 較大的窗口尺寸可以捕捉到持續時間較長、更穩定的活動模式，並提供更全面的活動上下文信息。
- 滑動步長 (Stride) 決定了相鄰窗口之間的重疊程度。
- 較小的步長 (較大的重疊) 可以產生更多的訓練樣本，並可能提高模型對活動邊界的敏感性，但也會增加計算量和樣本之間的相關性。
- 較大的步長 (較小的重疊或不重疊) 可以減少計算量和樣本冗餘，但可能丟失活動邊界的信息。
常見的滑動窗口參數:
- 窗口大小 (Window Size): 每個時間片段的長度，通常以時間單位（秒）或數據點個數（幀）表示。窗口大小的選擇對 HAR 模型的性能至關重要，需要根據活動的特性和採樣頻率進行調整。研究表明，對於基於加速度的 HAR，最佳窗口大小通常在 0.2 秒到 0.25 秒之間（約 20-25 幀，假設採樣率為 100Hz）。
- 滑動步長 (Stride): 相鄰窗口之間移動的距離，也以時間單位或數據點個數表示。
使用滑動窗口的優點：
- 將連續數據轉換為適合監督學習的離散樣本。
- 能夠捕捉到活動的時間動態特性。
- 通過調整窗口參數，可以適應不同時間尺度的活動。
- 可以結合後續的特徵工程步驟，提取有意義的活動模式。
在您位於台灣南投縣仁愛鄉的環境中，如果使用 IMU 感測器監測例如登山者的活動、長者的跌倒風險，或者分析特定工作場景下的肢體動作，滑動窗口將是處理這些 IMU 時間序列數據的第一個關鍵步驟。合理的窗口大小和滑動步長的選擇，以及有效的特徵提取方法，將直接影響到最終活動辨識模型的準確性和可靠性。
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