Il full-text non è disponibile per scelta dell'autore.
(
Contatta l'autore)
Abstract
La tesi tratta l'implementazione di algoritmi di "Machine Learning" per il riconoscimento di quattro attività umane (camminata, corsa, bici e auto) sfruttando solo le vibrazioni strutturali che queste producono nel terreno, le quali sono state rilevate mediante due geofoni elettromagnetici (uno orizzontale e uno verticale).
Tutte le fasi del progetto, a partire dall'acquisizione ed elaborazione dei dati fino all'implementazione degli algoritmi di "Machine Learning", sono state sviluppate in MATLAB.
Abstract
La tesi tratta l'implementazione di algoritmi di "Machine Learning" per il riconoscimento di quattro attività umane (camminata, corsa, bici e auto) sfruttando solo le vibrazioni strutturali che queste producono nel terreno, le quali sono state rilevate mediante due geofoni elettromagnetici (uno orizzontale e uno verticale).
Tutte le fasi del progetto, a partire dall'acquisizione ed elaborazione dei dati fino all'implementazione degli algoritmi di "Machine Learning", sono state sviluppate in MATLAB.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Bacchielli, Tommaso
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machine Learning,Geofono,PCA,k-Nearest Neighbors,MATLAB
Data di discussione della Tesi
2 Ottobre 2019
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Bacchielli, Tommaso
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Machine Learning,Geofono,PCA,k-Nearest Neighbors,MATLAB
Data di discussione della Tesi
2 Ottobre 2019
URI
Gestione del documento: