2017 Data Augmentation of Wearable Sensor Data for Parkinson’s Disease Monitoring using Convolutiona

2017 Data Augmentation of Wearable Sensor Data for Parkinson’s Disease Monitoring using Convolutiona

1. 摘要
   本篇论文主要还是采用CNN，因为CNN广泛应用到很多领域（2017年），还是因为可用数据的有限，所以采用数据增强【简单的数据扩充】，最终使分类准确率从77.54%提升到86.88%
2. 数据增强 for wearable sensor data
   (1) 通过扰动窗口或事件的位置来增加数据
   
   (2) 抖动法、缩放法、裁剪法、旋转法、置换法、震级翘曲法和时间翘曲法
3. CNN架构
   
4. 总结
   因为GAN是2016才提出应用的，所以在这几篇论文中还没有提出应用GAN