使用深度和惯性传感器的Deep-Multilevel-Multimodal-Fusion MATLAB代码，实现深度多级多模式（M2）融合

数据融合matlab代码使用深度和惯性传感器的深度多级多模式（M2）融合进行人体动作识别的数据集和代码（最新发表在IEEE传感器杂志上） 从链接下载数据集： ImageFolders_KinectV2Dataset文件夹具有与Kinect V2数据集相关的所有图像。 要在Matlab上运行代码，请将文件夹“ ImageFolders_KinectV2Dataset”的所有子文件夹和matlab文件放置在同一Matlab的工作目录中。 运行Matlab文件“ FirstDeepFusionFramework.m”，以查看有关Kinect V2数据集上First融合框架准确性的结果。 类似地，运行Matlab文件“ ThirdDeepFusionFramework”，以查看有关Kinect V2数据集上的Third融合框架准确性的结果。 名称为“ XONet”的Matlab文件在Kinect V2数据集的图像文件夹上经过训练的CNN模型。 Inertial2SignalImages.m将原始惯性数据转换为图像。 引文 如果您发现提出的工作和对您的研究有用的代码，请引用以下论文。 @arti