Мне нужно классифицировать поток данных, поступающий из сенсорной сети, состоящей из 8 акселерометров. Каждый акселерометр дает мне значения X Y и Z. Таким образом, в каждом образце у меня есть 8 х 3 = 24 значения ускорения. Я сэмплирую при частоте около 30 Гц, а время исполнения составляет около 0,5 секунды

Сначала я подумал об использовании скрытой марковской модели для этого, но кажется, что инструментарий WEKA не предоставляет такой возможности. Каков эквивалент WEKA для этого?

Спасибо.

РЕДАКТИРОВАТЬ: как форматировать данные?

Я собрал данные, и теперь я хочу использовать HMMWeka для классификации. НаВеб-сайт это заявляет, что

Data instances must have a single, Nominal, class attribute and a single, relational, sequence attribute. The instances in this relational attibute may either consist of single, nominal data instances (in the case of discrete HMMs) or multivariate, numeric attributes (in the case of gaussian HMMs).

но я запутался, как мне нужно будет представить свои данные, чтобы удовлетворить это требование.

Мои данные выглядят так:

"GESTURE A",[{407 318 425};...{451 467 358};{427 525 445};][{440 342 456}...;{432 530 449};]
"GESTURE A",[{406 318 424};...{450 467 357};{422 525 445};][{440 342 456}...;{428 531 449};]
"GESTURE B",[{407 318 424};...{449 466 357};{423 524 445};][{440 342 456}...;{429 530 449};]
"GESTURE B",[{380 299 399};...{424 438 338};{404 500 426};][{433 337 449}...;{429 529 449};]

Так что для каждого жеста у меня есть несколько примеров. Данные между {} представляют значения X Y Z одного акселерометра. Полный [...] образец представляет собой один образец, содержащий 8 акселерометров.

Я не понимаю, как из этого создать файл ARFF?

Спасибо