可穿戴计算中基于情景感知的能效控制策略研究



可穿戴计算中基于情景感知的能效控制策略研究

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可穿戴计算中基于情景感知的能效控制策略研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
专用术语注释表	第9-11页
第一章绪论	第11-16页
1.1 研究背景与意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.3 研究内容	第14页
1.4 章节安排	第14-16页
第二章运动数据处理与优化的相关理论基础	第16-25页
2.1 小波去噪	第16-17页
2.2 主成分分析法PCA	第17页
2.3 行为识别分类算法	第17-21页
2.3.1 支持向量机SVM	第17-18页
2.3.2 最邻近算法KNN	第18-19页
2.3.3 决策树DT	第19-20页
2.3.4 朴素贝叶斯NB	第20-21页
2.4 模型参数的优化算法	第21-24页
2.4.1 网格寻优GS	第22页
2.4.2 遗传算法GA	第22-23页
2.4.3 粒子群算法PSO	第23-24页
2.5 本章小结	第24-25页
第三章基于可穿戴节点的行为识别系统实现	第25-38页
3.1 系统设计的基本思路	第25-26页
3.2 基于惯性传感器的数据采集	第26-32页
3.2.1 传感器的佩戴选择	第26-27页
3.2.2 数据传输方式	第27-29页
3.2.3 采样频率选择	第29-30页
3.2.4 数据采集来源与分类设计	第30-32页
3.3 基于惯性传感器的数据预处理	第32-36页
3.3.1 传感器数据矫正	第32-35页
3.3.2 基于小波滤波的传感器数据去噪	第35页
3.3.3 数据加窗与特征提取	第35-36页
3.4 基于惯性传感器的行为识别与分类	第36-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章行为识别系统的优化算法	第38-55页
4.1 行为识别系统的优化设计	第38-47页
4.1.1 数据样本集优化	第38-40页
4.1.2 分类模型参数优化	第40-46页
4.1.3 分类系统的优化	第46-47页
4.2 实验验证环境	第47-49页
4.2.1 Shimmer2R无线传感节点	第47页
4.2.2 TinyOS操作系统简介	第47-48页
4.2.3 nesC语言	第48-49页
4.3 在线人体运动行为识别实现	第49-51页
4.3.1 通信数据类型的定义	第49-51页
4.3.2 程序设计的模块组件	第51页
4.4 实验验证	第51-54页
4.4.1 准确度验证	第52-53页
4.4.2 能耗性验证	第53-54页
4.5 本章小结	第54-55页
第五章基于情景感知的能耗降低算法	第55-73页
5.1 基于情境感知的数据分析	第55-60页
5.1.1 能效控制策略	第55-56页
5.1.2 人体运动数据分析	第56-60页
5.2 固定式传输频率控制	第60-62页
5.3 自适应数据传输控制	第62-69页
5.3.1 分块均担精度损失	第62-63页
5.3.2 单分类器实现	第63-67页
5.3.3 多分类器融合实现	第67-69页
5.4 实验验证	第69-72页
5.4.1 实验环境与系统模型	第69-70页
5.4.2 精确度验证	第70-71页
5.4.3 能耗性验证	第71-72页
5.5 本章小结	第72-73页
第六章总结与展望	第73-75页
6.1 本文总结	第73页
6.2 未来展望	第73-75页
参考文献	第75-78页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利	第78-79页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第79-80页
致谢	第80页

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