c# render pdf : Move pages in pdf online control SDK system azure wpf winforms console viewcontent10-part664

93 
32.  Liu, R., et al., Cardiorespiratory fitness as a predictor of dementia mortality in 
men and women. Med Sci Sports Exerc, 2012. 44(2): p. 253-9. 
33.  Compher, C., et al., Best practice methods to apply to measurement of resting 
metabolic rate in adults: a systematic review. Journal of the American Dietetic 
Association, 2006. 106(6): p. 881-903. 
34.  Witten, I.H. and E. Frank, Data Mining: Practical machine learning tools and 
techniques. 2005: Morgan Kaufmann. 
35.  Nolan, M., J.R. Mitchell, and P.K. Doyle-Baker, Validity of the Apple 
iPhone/iPod Touch
®
as an Accelerometer-Based Physical Activity Monitor: A 
Proof-of-Concept Study. J Phys Act Health, 2013. 
36.  Bonomi, A.G., et al., Detection of type, duration, and intensity of physical activity 
using an accelerometer. Med Sci Sports Exerc, 2009. 41(9): p. 1770-7. 
37.  Kwapisz, J.R., G.M. Weiss, and S.A. Moore, Activity recognition using cell phone 
accelerometers. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 2011. 12(2): p. 74-82. 
38.  Parkka, J., et al. Estimating intensity of physical activity: a comparison of 
wearable accelerometer and gyro sensors and 3 sensor locations. in Engineering 
in Medicine and Biology Society, 2007. EMBS 2007. 29th Annual International 
Conference of the IEEE. 2007. IEEE. 
39.  Coley, B., et al., Stair climbing detection during daily physical activity using a 
miniature gyroscope. Gait & posture, 2005. 22(4): p. 287-294. 
40.  Donaire-Gonzalez, D., et al., Comparison of Physical Activity Measures Using 
Mobile Phone-Based CalFit and Actigraph. Journal of Medical Internet Research, 
2013. 15(6): p. e111. 
Move pages in pdf online - re-order PDF pages in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support Customizing Page Order of PDF Document in C# Project
reverse page order pdf online; rearrange pdf pages online
Move pages in pdf online - VB.NET PDF Page Move Library: re-order PDF pages in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Sort PDF Document Pages Using VB.NET Demo Code
pdf rearrange pages; rearrange pdf pages reader
94 
Tables
Table 1. Physical characteristics of male (n = 21) and female (n = 23) subjects. 
Group for equation development 
Variable 
Female (N=13) 
Range 
Male (N=10) 
Range  
Age (yrs) 
23.2 ± 2.4 
20 - 27 
26.9 ± 4.3 
22 - 36 
Height (cm) 
169.4 ± 7.8 
162.4 - 187.0 
174.7 ± 6.3 
166.4 - 187.0 
Weight (kg) 
65.4 ± 9.9 
55.2 - 85.4 
73.0 ± 10.6 
56.3 - 90.7 
Body Fat (%) 
20.5 ± 6.4 
12.4 -34.3 
16.7 ± 6.7 
5.7 - 31.7 
BMI 
(kg•m
-
2
22.8 ± 3.6 
18.1 - 31.2 
23.9 ± 2.9 
19.9 - 27.7 
Group for cross-validation 
Variable 
Female (N=10) 
Range 
Male (N=11) 
Range  
Age (yrs) 
23.8 ± 3.7 
20 - 31 
28.6 ± 8.1 
18 - 43 
Height (cm) 
163.9 ± 7.0 
154.2 - 177.8 
175.9 ± 3.5 
170.4 - 182.3 
Weight (kg) 
56.4 ± 7.2 
47.6. - 70.6 
74.6 ± 8.3 
62.4 - 87.7 
Body Fat (%) 
19.2 ± 5.0 
8.3 -27.6 
19.1 ± 5.4 
12.3 - 26.1 
BMI (kg•m
-
2
20.1 ± 1.48 
18.1 - 23.0 
24.1 ± 2.5 
20. - 27.9 
C# Word - Sort Word Pages Order in C#.NET
page reorganizing library control, developers can swap or adjust the order of all or several Word document pages, or just C# DLLs: Move Word Page Position.
pdf reorder pages online; how to rearrange pages in a pdf document
C# PowerPoint - Sort PowerPoint Pages Order in C#.NET
library control, developers can swap or adjust the order of all or several PowerPoint document pages, or just change the C# DLLs: Move PowerPoint Page Position.
how to rearrange pages in pdf document; how to move pages within a pdf
95 
Table 2. Classification accuracy with accelerometer data from the Smartphone. 
*10-fold cross validation; Bold indicates the first best accuracy and second best accuracy in each algorithm. 
Algorithms  
Features 
Window Sizes 
1.5s 
2s 
5s  
10s 
15s 
Total 
Average 
NaiveBayes 
Total Feature 
46.7% 
47.0% 
47.4% 
48.5% 
46.8% 
47.3% 
Mean 
21.2% 
21.5% 
21.8% 
21.9% 
21.2% 
21.5% 
Coefficient Variance 
18.9% 
15.6% 
19.4% 
11.9% 
19.1% 
16.9% 
Absolute  
30.1% 
30.9% 
30.6% 
30.1% 
30.3% 
30.4% 
Mean + Vector Magnitude 
35.8% 
35.8% 
37.4% 
37.5% 
36.4% 
36.6% 
Standard deviation 
42.3% 
42.9% 
44.3% 
46.2% 
46.1% 
44.3% 
Support Vector 
Machine 
Total Feature 
55.4% 
55.1% 
56.0% 
55.5% 
55.1% 
55.4% 
Mean 
9.8% 
21.5% 
14.1% 
12.3% 
9.8% 
13.5% 
Coefficient Variance 
14.1% 
6.1% 
7.1% 
7.4% 
7.2% 
8.4% 
Absolute  
32.0% 
32.4% 
31.7% 
31.9% 
32.9% 
32.2% 
Mean + Vector Magnitude 
32.1% 
31.3% 
30.5% 
30.7% 
31.0% 
31.1% 
Standard deviation 
45.6% 
47.2% 
49.1% 
49.7% 
51.3% 
48.5% 
REPtree 
Total Feature 
77.4% 
79.3% 
78.1% 
72.9% 
68.5% 
72.2% 
Mean 
49.5% 
64.9% 
68.5% 
60.5% 
49.5% 
58.6% 
Coefficient Variance 
67.0% 
70.0% 
70.2% 
64.1% 
59.0% 
66.0% 
Absolute  
55.8% 
59.8% 
61.9% 
58.5% 
51.0% 
57.4% 
Mean + Vector Magnitude 
69.4% 
72.3% 
72.8% 
66.7% 
59.3% 
68.1% 
Standard deviation 
54.8% 
57.8% 
61.1% 
60.2% 
56.7% 
58.1% 
RandomTree 
Total Feature 
78.7% 
81.7% 
82.9% 
81.5% 
79.1% 
80.8% 
Mean 
69.6% 
66.1% 
73.1% 
74.1% 
69.6% 
70.5% 
Coefficient Variance 
66.6% 
70.6% 
75.0% 
75.3% 
72.9% 
72.1% 
Absolute  
54.2% 
58.0% 
65.7% 
68.3% 
67.5% 
62.7% 
Mean + Vector Magnitude 
72.4% 
75.2% 
78.5% 
77.1% 
75.2% 
75.7% 
Standard deviation 
49.9% 
53.4% 
61.5% 
63.6% 
64.9% 
58.6% 
RandomSubspace 
Total Feature 
85.3% 
86.9% 
88.0% 
85.9% 
80.6% 
85.3% 
Mean 
62.5% 
62.1% 
67.3% 
68.6% 
62.5% 
64.6% 
Coefficient Variance 
61.2% 
65.3% 
71.2% 
69.7% 
64.8% 
66.4% 
Absolute  
52.3% 
57.0% 
61.8% 
62.2% 
59.2% 
58.5% 
Mean + Vector Magnitude 
61.7% 
66.2% 
72.5% 
71.6% 
71.7% 
68.7% 
Standard deviation 
53.8% 
56.5% 
60.4% 
61.1% 
59.2% 
58.2% 
RandomCommittee 
Total Feature 
88.3% 
90.0% 
92.3% 
91.3% 
90.6% 
90.5% 
Mean 
69.6% 
66.1% 
73.1% 
74.1% 
69.6% 
70.5% 
Coefficient Variance 
66.6% 
70.6% 
75.0% 
75.3% 
72.9% 
72.1% 
Absolute  
54.2% 
58.0% 
65.7% 
68.3% 
67.5% 
62.7% 
Mean + Vector Magnitude 
77.2% 
80.8% 
84.1% 
84.8% 
81.8% 
81.7% 
Standard deviation 
49.9% 
53.4% 
61.5% 
63.6% 
64.9% 
58.6% 
Total Average 
53.6% 
55.8% 
58.7% 
57.9% 
55.7% 
56.3% 
C# TIFF: How to Reorder, Rearrange & Sort TIFF Pages Using C# Code
Using this C#.NET Tiff image management library, you can easily change and move the position of any two or more Tiff file pages or make a totally new order for
pdf reverse page order preview; move pages in pdf acrobat
C# PDF File & Page Process Library SDK for C#.net, ASP.NET, MVC
file into two or small files, you may refer to this online guide. RasterEdge XDoc.PDF allows you to easily move PDF document pages position, including
reorder pdf pages in preview; how to reorder pages in pdf file
96 
Table 3. Comparisons of classification accuracy with the accelerometer and gyroscope data from the 
Smartphone. 
*10-fold cross validation; Bold indicates the first best accuracy and second best accuracy in each algorithm.
Algorithms  
Features 
Window Sizes 
1.5s 
2s 
5s  
10s 
15s 
Total  
Average 
NaiveBayes 
Total Feature 
45.5% 
45.0% 
47.9% 
49.0% 
48.9% 
47.3% 
Mean 
27.7% 
28.2% 
28.0% 
28.1%  27.7% 
27.9% 
Coefficient Variance 
19.4% 
16.9% 
20.2% 
18.5%  23.8% 
19.8% 
Absolute  
38.0% 
37.8% 
36.6% 
37.3%  36.1% 
37.2% 
Mean + Vector Magnitude 
37.4% 
38.3% 
39.3% 
39.6%  38.9% 
38.7% 
Standard deviation 
43.2% 
44.0% 
45.8% 
46.8% 
49.0% 
45.8% 
Support Vector Machine 
Total Feature 
57.8% 
58.5% 
58.1% 
57.4%  57.2% 
58.0% 
Mean 
18.1% 
22.8% 
21.0% 
17.9%  18.1% 
19.6% 
Coefficient Variance 
11.6% 
9.9% 
9.5% 
9.6% 
13.3% 
10.8% 
Absolute  
35.0% 
35.6% 
35.2% 
35.0%  35.7% 
35.3% 
Mean + Vector Magnitude 
33.8% 
35.0% 
34.3% 
34.1%  32.7% 
34.0% 
Standard deviation 
49.3% 
50.4% 
52.9% 
49.5%  51.7% 
50.2% 
REPtree 
Total Feature 
78.4% 
80.1% 
79.7% 
72.9%  67.5% 
75.7% 
Mean 
61.3% 
75.5% 
74.7% 
66.9%  61.3% 
67.9% 
Coefficient Variance 
73.4% 
75.4% 
73.0% 
67.2%  61.9% 
70.2% 
Absolute  
67.5% 
76.4% 
70.2% 
64.7%  57.5% 
67.3% 
Mean + Vector Magnitude 
73.6% 
75.5% 
73.8% 
67.7%  60.2% 
70.2% 
Standard deviation 
65.4% 
67.6% 
68.7% 
64.7%  60.6% 
65.4% 
RandomTree 
Total Feature 
81.2% 
80.1% 
82.8% 
81.0%  78.4% 
80.7% 
Mean 
75.2% 
78.2% 
80.2% 
77.4%  75.2% 
77.2% 
Coefficient Variance 
75.6% 
77.9% 
77.8% 
75.8%  75.2% 
76.5% 
Absolute  
69.7% 
78.9% 
70.2% 
74.1%  73.1% 
73.2% 
Mean + Vector Magnitude 
77.2% 
80.2% 
81.5% 
78.6%  77.1% 
78.9% 
Standard deviation 
65.7% 
67.6% 
72.3% 
70.5%  67.6% 
68.7% 
RandomSubspace 
Total Feature 
87.9% 
89.7% 
89.7% 
86.9%  82.3% 
87.3% 
Mean 
76.2% 
83.1% 
82.7% 
74.5%  76.2% 
78.5% 
Coefficient Variance 
76.6% 
79.8% 
80.9% 
78.9%  75.8% 
78.4% 
Absolute  
68.5% 
79.2% 
77.0% 
75.2%  71.7% 
74.3% 
Mean + Vector Magnitude 
80.9% 
83.1% 
84.9% 
83.2%  78.4% 
82.1% 
Standard deviation 
65.8% 
69.5% 
72.2% 
71.1%  68.2% 
69.4% 
RandomCommittee 
Total Feature 
90.1% 
92.4% 
93.3% 
92.1%  91.7% 
91.9% 
Mean 
86.0% 
86.5% 
89.1% 
87.0%  86.0% 
86.9% 
Coefficient Variance 
83.5% 
85.5% 
87.1% 
85.9%  85.2% 
85.4% 
Absolute  
78.1% 
86.8% 
84.9% 
84.1%  84.2% 
83.6% 
Mean + Vector Magnitude 
84.9% 
88.1% 
89.8% 
88.4%  87.5% 
87.7% 
Standard deviation 
75.1% 
78.0% 
80.9% 
80.8%  79.5% 
78.9% 
Total Average 
62.1% 
64.9% 
65.1% 
63.2%  61.5% 
63.4% 
C# PDF insert text Library: insert text into PDF content in C#.net
string to PDF files using online source codes int pageIndex = 0; // Move cursor to (400F, 100F outputFilePath = Program.RootPath + "\\" output.pdf"; doc.Save
how to move pages in pdf; reorder pdf page
C# PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in C#
edit, add, delete, move, and output PDF document image. Extract image from PDF free in .NET framework application with trial SDK components and online C# class
how to move pages around in pdf file; moving pages in pdf
97 
97
Table 4. Confusion matrix for 5-sec window with all features using Random Committee (Smartphone
’s accelerometer data).
97.7% 
0.6% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.9% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.4% 
0.0% 
0.2% 
0.2% 
98.7% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
0.4% 
0.6% 
0.2% 
0.0% 
97.0% 
1.7% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.9% 
0.0% 
0.0% 
3.4% 
95.1% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
1.1% 
0.4% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
97.2% 
1.9% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.4% 
0.0% 
0.4% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
3.0% 
97.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
2.3% 
0.8% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
89.4% 
0.8% 
0.9% 
1.7% 
0.6% 
0.6% 
3.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.9% 
98.1% 
0.0% 
0.6% 
0.2% 
0.2% 
0.0% 
0.8% 
1.7% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.9% 
0.0% 
89.8% 
0.0% 
5.5% 
0.4% 
0.9% 
0.4% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.9% 
0.6% 
0.0% 
97.0% 
0.2% 
0.2% 
0.8% 
0.4% 
0.2% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.6% 
0.0% 
7.0% 
0.4% 
88.8% 
0.2% 
2.3% 
0.8% 
0.0% 
0.0% 
0.6% 
1.5% 
0.0% 
0.6% 
1.3% 
0.0% 
0.6% 
0.0% 
93.0% 
1.7% 
4.5% 
4.4% 
3.0% 
1.3% 
0.0% 
0.0% 
9.7% 
0.4% 
4.5% 
1.1% 
4.7% 
4.0% 
62.3% 
*Correctly Classified: 92.38%. 
*Incorrectly Classified: 7.61%. 
VB.NET PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file
Rapidly and multiple PDF document (pages) creation and edit methods file formats; merge, append, and split PDF files; insert, delete, move, rotate, copy
how to reorder pdf pages in reader; how to reorder pages in a pdf document
VB.NET PDF Page Delete Library: remove PDF pages in vb.net, ASP.
Enable specified pages deleting from PDF in Visual Basic .NET class. Free trial SDK library download for Visual Studio .NET program. Online source codes for
rearrange pages in pdf; how to move pages in a pdf
98 
98
Table 5. Confusion matrix for 5-sec window with all features using Random committee (Smartphone
’s gyroscope and accelerometer).
97.9% 
0.8% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.8% 
0.0% 
0.4% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
99.1% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.4% 
0.0% 
0.2% 
0.6% 
96.8% 
1.7% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
0.6% 
0.0% 
0.2% 
2.7% 
96.6% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
97.7% 
0.9% 
0.2% 
0.4% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.6% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
1.7% 
98.3% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.6% 
0.4% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
93.6% 
0.2% 
0.9% 
0.8% 
0.8% 
0.2% 
2.7% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
99.6% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.4% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
1.5% 
0.0% 
88.3% 
0.0% 
8.3% 
0.4% 
0.9% 
0.0% 
0.2% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.2% 
0.2% 
0.0% 
99.1% 
0.0% 
0.0% 
0.4% 
0.6% 
0.6% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
1.3% 
0.0% 
8.0% 
0.0% 
86.7% 
0.2% 
2.7% 
0.0% 
0.2% 
0.2% 
0.2% 
0.9% 
0.4% 
1.1% 
0.4% 
0.0% 
0.0% 
0.0% 
95.3% 
1.3% 
4.2% 
3.2% 
2.3% 
1.3% 
0.0% 
0.0% 
7.6% 
0.4% 
4.7% 
1.5% 
6.4% 
3.0% 
65.3% 
*Correctly Classified: 93.4%. 
Incorrectly Classified: 6.599%. 
99 
99
Table 6. Measurement agreement between measured MET and predicted MET from the ActiGraph. 
ActiGraph predicted MET 
90% CI of 
predicted MET 
Equivalence zone of 
measured MET 
Oxycon Mobile  
measured MET 
RMSE 
Activity  
Mean 
SE 
Lower 
bound 
Upper 
bound 
Lower 
bound  
Upper 
bound 
Mean 
SE 
Mean 
Walking 2.5 mph 
2.70 
0.18 
2.40 
3.00 
2.05 
2.51 
2.27 
0.12 
0.92 
Walking 3.5 mph 
4.70 
0.18 
4.41 
5.01 
2.95 
3.60 
3.27 
0.12 
1.68 
Running 5.5 mph 
8.46 
0.18 
8.17 
8.76 
5.91 
7.23 
6.57 
0.12 
2.69 
Running 6.5 mph 
9.14 
0.18 
8.84 
9.44 
7.15 
8.74 
7.94 
0.12 
2.38 
Supine 
0.11 
0.18 
-0.18 
0.41 
0.90 
1.10 
1.00 
0.12 
0.93 
Typing 
0.04 
0.18 
-0.25 
0.34 
0.55 
0.68 
0.61 
0.12 
0.60 
Climbing Stairs up/down 
4.75 
0.18 
4.46 
5.05 
5.01 
6.13 
5.70 
0.12 
1.44 
Stationary Bike 
0.61 
0.18 
0.31 
0.91 
3.88 
4.75 
4.31 
0.12 
3.92 
Over ground Walking 
3.42 
0.18 
3.13 
3.72 
2.45 
2.99 
2.71 
0.12 
1.20 
Elliptical 
5.76 
0.18 
5.47 
6.06 
4.42 
5.40 
4.91 
0.12 
1.80 
Walking with Backpack 
3.61 
0.18 
3.32 
3.91 
2.80 
3.43 
3.11 
0.12 
1.12 
Will Tennis 
0.36 
0.18 
0.07 
0.66 
1.56 
1.90 
1.73 
0.12 
1.44 
Basketball 
5.16 
0.18 
4.87 
5.46 
5.13 
6.27 
5.70 
0.12 
1.19 
*Significant equivalence.  
*RMSE: root mean square error. 
100 
100
Table 7. Measurement agreement between measured MET and predicted MET from the Smartphone. 
Smartphone predicted MET 
90% CI of     
predicted MET 
Equivalence zone of 
measured MET 
OM          
measured MET 
RMSE 
Activity  
Mean 
SE 
Lower 
bound 
Upper 
bound 
Lower 
bound  
Upper 
bound 
Mean 
SE 
Mean 
Walking 2.5 mph* 
3.16 
0.18 
2.85 
3.50 
2.87 
3.51 
3.19 
0.18 
0.67 
Walking 3.5 mph 
4.65 
0.18 
4.35 
4.96 
3.82 
4.62 
4.24 
0.18 
1.22 
Running 5.5 mph* 
7.95 
0.18 
7.64 
8.25 
6.82 
8.34 
7.57 
0.18 
2.28 
Running 6.5 mph 
8.31 
0.18 
7.64 
8.25 
8.04 
9.82 
8.93 
0.18 
2.35 
Supine 
0.08 
0.18 
-0.22 
0.38 
1.80 
2.20 
1.99 
0.18 
2.14 
Typing 
0.05 
0.18 
-0.25 
0.36 
1.43 
1.75 
1.58 
0.18 
1.59 
Climbing Stairs up/down 
3.61 
0.18 
3.31 
3.92 
5.72 
6.99 
6.35 
0.18 
2.91 
Stationary Bike 
2.79 
0.18 
2.49 
3.10 
4.46 
5.45 
4.95 
0.18 
2.33 
Over ground Walking 
3.34 
0.18 
3.03 
3.65 
3.12 
3.82 
3.46 
0.18 
0.82 
Elliptical 
4.17 
0.18 
3.86 
4.48 
5.20 
6.36 
5.71 
0.18 
1.95 
Walking with Backpack 
3.33 
0.19 
3.01 
3.65 
3.53 
4.32 
3.91 
0.18 
1.07 
Wii Tennis 
1.06 
0.19 
0.74 
1.36 
2.42 
2.96 
2.68 
0.18 
1.74 
Basketball 
3.87 
0.19 
3.55 
4.19 
5.87 
7.18 
6.52 
0.18 
3.13 
*Significant equivalence. 
*RMSE: root mean square error.  
101 
101
Figure Captions and Figures 
Figure 1. Classification accuracy for 5s window with all features using Random 
Committee (Smartphone
’s accelerometer data)
Figure 2. Classification accuracy for 5s window with all features using Random 
Committee (Smartphone
’s accelerometer
and gyroscope data). 
Figure 3. Results from 95% equivalence testing of the agreement in total MET between 
Smartphone and OM (left), and in AEE (MET) between Actigraph and OM (right).  
Figure 4. Root mean square error for Actigraph and Smartphone. 
Figure 5. Correlation between measured MET/5s vs. Vector magnitude of vertical + 
horizontal counts/5s. 
Figure 6. Correlation between measured MET and estimated MET (Freedson 2011) from 
Actigraph. 
Figure 7. Correlation between measured MET from Oxycon Mobile and estimated MET 
from Smartphone. 
Figure 8. Bland-Altman plots measured MET from Oxycon Mobile vs. predicted MET 
from Smartphone and measured MET from Oxycon Mobile and predicted MET from 
Actigraph (Freedson 2011).  
102 
102
Figure 1. Classification accuracy for 5s window with all features using Random Committee 
*Smartphone
’s Accelerometer data
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
91.2% 
92.9% 
93.6% 
96.4% 
95.5% 
98.1% 
85.8% 
96.8% 
87.6% 
95.3% 
88.3% 
92.6% 
85.2% 
92.3% 
Documents you may be interested
Documents you may be interested