In [8], the authors detect eating a

In [8], the authors detect eating activity using a HiddenMarkov Model (HMM) with a wrist-worn sensor. They usebinary classification with eating as one class and all otheractivities as the other class. Similarly, in [9], the authorsrecognize the eating activity using a wrist-worn accelerometerand a gyroscope. A feasibility study on smoking detectionusing a wrist-worn accelerometer is done in [10], where theauthors reported a user-specific accuracy of 70% for thisactivity

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在[8]中，作者使用带有腕戴传感器的HiddenMarkov模型（HMM）检测饮食活动。他们使用进餐为一类的二进制分类，而其他活动为另一类。同样，在[9]中，作者使用腕戴式加速度计和陀螺仪来识别饮食活动。在[10]中完成了使用腕戴式加速计进行吸烟检测的可行性研究，作者报告该活动的用户特定准确度为70％

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在 [8] 中，作者使用带手腕磨损传感器的 HiddenMarkov 模型（HMM）检测饮食活动。他们使用二元分类，饮食作为一个类，所有其他活动作为另一个类。同样，在[9]中，作者使用手腕磨损的加速度计和陀螺仪来识别饮食活动。[10] 中对使用手腕磨损的加速度计的吸烟检测的可行性研究已经完成，作者报告这种活动的用户特异性精度为 70%

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在[8]中，作者使用HiddenMarkov模型（HMM）和腕带传感器检测进食活动。他们使用二元分类法，把吃作为一个类别，把所有其他活动作为另一个类别。类似地，在[9]中，作者使用戴着手腕的加速度计和陀螺仪来识别进食活动。在[10]中进行了使用腕带加速计进行吸烟检测的可行性研究，其中作者报告了这种活动的特定用户准确度为70%

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