基于穿戴装备的身体活动监测实战：2025泰迪杯数据挖掘挑战赛B题解决方案

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2025 年泰迪杯数据挖掘挑战赛 B 题聚焦可穿戴设备场景下的身体活动监测，要求从多源传感器数据中识别 6 类日常活动（行走、跑步、静坐等）。原始数据包含加速度计、陀螺仪、心率传感器的 5Hz 采样数据，面临三大核心挑战：

高噪声干扰：设备移动导致的信号漂移和突发噪声
多模态融合：异构传感器（数值型 + 时序型）的联合建模
实时性约束：边缘设备需在 200ms 内完成单次预测

滑动窗口处理：采用重叠窗口增强时序连续性

# 50% 重叠的 3 秒窗口（15 个采样点）window_size = 15
stride = 8
windows = [raw_data[i:i+window_size] for i in range(0, len(raw_data)-window_size, stride)]

异常值检测：基于 IQR 的鲁棒清洗方法

Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
clean_df = df[~((df < (Q1 - 1.5*IQR)) | (df > (Q3 + 1.5*IQR))).any(axis=1)]

时域特征（每组窗口提取）：
均值 / 方差 / 峰度 / 偏度
过零率、Hjorth 参数

频域特征：

from scipy.signal import welch
freqs, psd = welch(window, fs=5, nperseg=8)
features.update({'dominant_freq': freqs[np.argmax(psd)],
    'spectral_entropy': -np.sum(psd * np.log(psd))
})

特征选择：
先用方差阈值过滤低方差特征（threshold=0.1）
再用互信息法保留 Top 50 特征

模型	准确率	推理时延	内存占用
随机森林	89.2%	15ms	120MB
XGBoost	91.5%	8ms	85MB
LSTM	92.1%	50ms	210MB

最终采用Stacking 集成：
1. 基模型：XGBoost（处理数值特征）+ 1D-CNN（处理原始时序）
2. 元模型：逻辑回归

from sklearn.ensemble import StackingClassifier
estimators = [('xgb', XGBClassifier(max_depth=5)),
    ('cnn', KerasClassifier(build_cnn_model(), epochs=10))
]
stacking = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LogisticRegression())

硬件层面：采用 NTP 协议同步设备时钟

软件层面：

# 基于事件的时间对齐
def align_by_event(master_sensor, slave_sensor, event_marker):
    master_idx = np.where(master_sensor['event'] == event_marker)[0][0]
    slave_idx = np.where(slave_sensor['event'] == event_marker)[0][0]
    return slave_sensor.iloc[slave_idx - master_idx:]

数据层面：SMOTE 过采样 + Tomek Links 欠采样组合

算法层面：XGBoost 的 scale_pos_weight 参数调优

class_weights = {0:1, 1:2.5, 2:1.8}  # 根据验证集调整
model = XGBClassifier(scale_pos_weight=class_weights)

设计 滑动窗口验证机制：

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=5)
for train_idx, test_idx in tscv.split(X):
    model.partial_fit(X[train_idx], y[train_idx])  # 增量学习

关键发现：频域特征贡献 30% 精度提升，但增加 8ms 计算时延
解决方案：
离线预计算静态特征
在线仅计算动态特征

模型量化：

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_model = converter.convert()