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基于這些數(shù)學(xué)可以解決那些物理問(wèn)題？
數(shù)學(xué)難點(diǎn)：

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(lèi)算法：

設(shè)計(jì)robust的分類(lèi)算法，如支持向量機(jī)(SVM)、決策樹(shù)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以區(qū)分跌倒和日�；顒�(dòng)。
閾值確定：

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

如果使用多個(gè)傳感器，需要進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)融合。
時(shí)序分析：

分析加速度隨時(shí)間變化的模式，可能涉及時(shí)間序列分析技術(shù)。