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基于這些數(shù)學可以解決那些物理問題？
數(shù)學難點：

特征提�。�

從加速度數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，如峰值、方差、頻域特征等。
分類算法：

設(shè)計robust的分類算法，如支持向量機(SVM)、決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以區(qū)分跌倒和日常活動。
閾值確定：

確定最佳的檢測閾值，平衡檢測的靈敏度和特異性。
數(shù)據(jù)融合：

如果使用多個傳感器，需要進行有效的數(shù)據(jù)融合。
時序分析：

分析加速度隨時間變化的模式，可能涉及時間序列分析技術(shù)。