Recently, with the development of a wide range of machine learning theory of learning and classification algorithm with better performance has been more and more widely recognized in the form of a walk to evaluate the changes of human walking functions. For example, the artificial nervous network (ANN) based on a machine learning algorithm employed for automatic pattern recognition to easily change to different usage of ' [1, 2] and Kohle use ANN Holzreiter. In specifying the norm and pathology easily using chonnasat data [1] Sewage & ANN Barton used to identify the format easily with different characteristics, taking a knee, hip, and extract the collaboration angle measures. We know that to walk in the steps of how to organize the performance category, categories mainly depends on the arrival of the extracted properties or choose from the default variable, that is, before the arrival of the processing for the arrival of the initial variables, the first step for improving classification performance [3, 4].We know that the traditional method of selection of the property as a parameter that is not a continuation in part has been selected from a temporary surge as travel travel features for defining. For example, the value of the Bell, and the values are different, the occurrence of events that occur during the cycle journey has been selected as the arrival of the properties. In fact, man's journey is a complex style changes that are both not. Stationarity and non linear, and all the information about the changes to the style of walking to work in collaboration within during variable. It is essential that the arrival of the properties from the pull technique to easily maintain both the time and frequency of information easily, but unfortunately that journey has been decommissioned by the former method could provide important information related to the monitoring of the changes of the functions of the walk. This encourages the application of advanced analytical techniques in ' for the capture of time-frequency information about changes to the functionality of the human journey [3, 4].เป็นที่รู้จักกันดีว่าการวิเคราะห์เวฟ [5] เป็นที่มีประสิทธิภาพเทคนิคที่สามารถให้ทั้งผีและเวลาข้อมูลพร้อมกันได้รับการประสบความสำเร็จนำไปใช้ในการประมวลผลสัญญาณชีวการแพทย์ในการสกัดคุณลักษณะ[5,6] ในการศึกษาครั้งนี้เพื่อประโยชน์ของการปรับปรุงลักษณะทั่วไปประสิทธิภาพลักษณนามANN เดินตามเราจ่าหน้านวนิยายรูปแบบของรูปแบบที่ชาญฉลาดสำหรับการรับรู้โดยอัตโนมัติของการเดินรูปแบบ เทคนิคการแปลงเวฟเล็ตถูกนำมาใช้ครั้งแรกในการดึงคุณสมบัติที่ดีบางส่วนจากความสัมพันธ์อย่างมาก timedependent ตัวแปรเดินแล้วคุณสมบัติการเดินสกัดที่ใช้ในการเริ่มต้นการฝึกอบรมชุดของแอน เพื่อประเมินรูปแบบที่นำเสนอได้อย่างมีประสิทธิภาพข้อมูลการเดินจลนศาสตร์ของ 24 หนุ่มสาวและผู้สูงอายุ 24 คนได้มาและวิเคราะห์. นอกจากนี้เราเมื่อเทียบกับการนำเสนอรูปแบบที่มีรูปแบบการจัดหมวดหมู่ตามการเลือกแบบดั้งเดิมของการเดินคุณสมบัติกระดาษนี้จะมีการจัดระเบียบดังต่อไปนี้มาตราครั้งที่สองที่มีการจัดขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลการเดินโดยใช้การนำเสนอรูปแบบของเรา. การสนทนาและข้อสรุปจะได้รับในมาตรา
การแปล กรุณารอสักครู่..