Jepson's Blog
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完成LSTM

numHiddenUnits = 200

maxEpochs = 200

miniBatchSize = 100

rmsprop

‘InitialLearnRate’, 0.001

20210922101444

numHiddenUnits = 200

maxEpochs = 200

miniBatchSize = 100

adam

‘InitialLearnRate’, 0.001

20210922152552

numHiddenUnits = 200

maxEpochs = 200

miniBatchSize = 100

adam

‘InitialLearnRate’, 0.0001

20210922162306

（学习率太低了）

numHiddenUnits = 200

maxEpochs = 200

miniBatchSize = 50

adam

‘InitialLearnRate’, 0.001

‘LearnRateSchedule’, ‘piecewise’

‘LearnRateDropFactor’, 0.5

‘LearnRateDropPeriod’, 50

20210923190541

（分段调节的学习率，效果反而不好）

acc = 0.9674

numHiddenUnits = 200

maxEpochs = 200

miniBatchSize = 50

adam

‘InitialLearnRate’, 0.001

20210923193326

acc = 0.9801

numHiddenUnits = 200

maxEpochs = 200

miniBatchSize = 50

adam

‘InitialLearnRate’, 0.001

‘LearnRateSchedule’, ‘piecewise’

‘LearnRateDropFactor’, 0.5

‘LearnRateDropPeriod’, 100

20210923195915

（100epoch之后学习率减半，acc稍微低一点点）

acc = 0.9772

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函数重名bug

workspace输入which strsplit -all查找函数strsplit的地址会发现两条记录：

D:\chrome下载\HMM\HMMall\KPMtools\strsplit.m

D:\MATLAB\R2020a\toolbox\matlab\strfun\strsplit.m % Shadowed

说明HMM里和toolbox里都有一个名为strsplit的函数，导致函数重名问题。

该bug会在play并且调用hmm时触发，导致程序报错。如果只play采集数据不跑hmm的话不会报错，用已经采集好的数据跑hmm也不会报错。

解决方法是把其中一个工具箱的函数名改掉，但是要找到所有调用该函数的地方改名，暂时还没解决掉。。

数据采集

数据编号 分类动作 分类编号
20210827_182636 前后移动 1
20210827_183214 左右移动 2
20210827_183657 上下移动 3
20210827_184027 左右倾斜 4
20210827_184337 前后俯仰 5
20210827_184709 左右旋转 6
20210827_194237 前后移动 1
20210827_194606 左右移动 2
20210827_195119 上下移动 3
20210827_195413 左右倾斜 4
20210827_195739 前后俯仰 5
20210827_200120 左右旋转 6
20210827_200819 前后左右上下（平动） 7
20210827_201313 倾斜俯仰旋转（转动） 8
20210827_201808 随意平动 7？
20210827_202339 随意转动 8？

TODO

在某些情况下，尤其是移动比较剧烈（比如太左太右或者太高）时，两个定位点会移动到z轴上半轴，比如20210827_183214中后20s的数据。

把每个数据编号都建立一个文件夹应该比较好。

是否可以直接模拟生成数据？

代码构造一个人头让其移动，记录下来双耳的位置作为数据，这样可以获得大量训练集。

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hmm环境配置

用hmm之前要添加一下地址：addpath(genpath(‘D:\chrome下载\HMM\HMMall’))

TODO

提高cal_pos解方程的速度，至少要提高到每秒10帧

问题

牛顿迭代就一定会用到雅可比矩阵，雅可比矩阵就一定会用到符号计算，用到符号计算就一定会很慢。。

20210826202638

20210826202715

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用HMM完成分类任务

20210825170754

只用了单边位置的数据进行分类，理论上左右发射端的位置是非常对称的。主要是因为HMM的输入好像只能是一维的？

数据长度为10时正确率在90%左右

把数据长度改成20能达到97%的准确率

20210825181612

步长设为5准确率也有96%

但是步长设为10准确率就降到85%zuoyou

步长设为20准确率会降到65%

TODO

  1. 优化HMM
  2. 把HMM训练好的参数保存下来
  3. 把HMM和之前的代码结合起来
  4. 每次采集数据时要新建一个文件夹

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采集了6个动作的数据

20210824223442

之后把这6组数据的pos算出来，进行轨迹识别。

用HMM对轨迹进行分类

TODO:

  1. 把采集到的训练数据的pos计算出来
  2. 对数据集进行增强，按照每1秒一段切分（0.9s重叠每个动作大概可以切出1000个数据）
  3. 对数据集进行处理，初始位置移动到坐标原点
  4. 还可以继续进行数据增强，比如把轨迹进行旋转等
  5. 用HMMM训练和分类