Android应用程序使用机器学习识别运动传感器模式

Question

我尝试使用Android运动传感器数据进行一些模式检测实验，尤其是加速计数据。首先，在记录模式下，我得到与我的模式相关的传感器数据。然后在检测模式下，我想重新做同样的模式，并以某种方式匹配两个数据集（使用数据分析，机器学习等）来检测我是否再次执行相同的模式，以便提升标志。

例如，我在以圆形或类似S的方式旋转手机时收集传感器数据。然后想检测我是否做了类似的模式，模式匹配与否。

或

我认为这样做的一种方法是保留100个我的手势样本，如果我们希望手势长达5秒（20 Hz）。那么我们必须将ML与第二个数据集一起应用，以确定它是否几乎与＃34;匹配＆＃34;。

任何人都有过这种传感器数据识别的经验吗？有任何帮助或建议如何实现它？