面向中老年人危急救助智能手表的若干关键技术研究



面向中老年人危急救助智能手表的若干关键技术研究

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面向中老年人危急救助智能手表的若干关键技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
1 引言	第12-20页
1.1 选题背景及研究意义	第12-14页
1.1.1 课题来源	第12页
1.1.2 研究的目的及意义	第12-14页
1.2 国内外研究现状	第14-18页
1.2.1 心率检测方法研究现状	第14-16页
1.2.2 跌倒检测算法研究现状	第16-17页
1.2.3 基于数据挖掘的用户分组分类研究现状	第17-18页
1.3 论文组织结构	第18-20页
2 基于PPG信号的心率检测算法优化研究	第20-34页
2.1 主流的心率检测方法	第20-22页
2.1.1 接触式检测方法	第20-21页
2.1.2 非接触式检测方法	第21页
2.1.3 适用于智能手表的光电式心率检测方法	第21-22页
2.2 光电式心率检测的现状及问题	第22-25页
2.2.1 光电式心率检测现状	第22-23页
2.2.2 智能手表上进行光电式心率检测存在的问题	第23-25页
2.3 基于PPG信号的光电式心率检测的算法优化	第25-30页
2.4 实验结果与分析	第30-32页
2.4.1 实验对象与条件	第30页
2.4.2 实验结果分析	第30-32页
2.5 本章小结	第32-34页
3 基于加速度、角速度与高度值融合的阈值判断跌倒检测算法研究	第34-50页
3.1 主流的跌倒检测	第34-35页
3.1.1 跌倒检测方法	第34-35页
3.1.2 跌倒检测算法	第35页
3.2 影响跌倒检测的因素	第35-37页
3.3 基于加速度、角速度与高度值融合的阈值判断跌倒检测算法	第37-46页
3.3.1 本文的研究思路	第37-38页
3.3.2 算法实现	第38-46页
3.4 实验结果分析	第46-48页
3.4.1 实验数据获取	第46-47页
3.4.2 实验结果分析	第47-48页
3.5 本章小结	第48-50页
4 基于数据挖掘的用户分组分类研究	第50-58页
4.1 数据挖掘简介	第50-52页
4.1.1 常用的数据挖掘方法	第50-51页
4.1.2 常用的数据挖掘算法	第51-52页
4.2 基于数据挖掘的用户分类常见问题	第52-53页
4.2.1 用户数据特征选择	第52页
4.2.2 分类算法的选择	第52-53页
4.3 基于K-means算法的用户分组分类研究	第53-55页
4.3.1 数据采集	第53页
4.3.2 特征分析	第53-54页
4.3.3 K-means算法实现用户分组分类	第54-55页
4.4 本章小结	第55-58页
5 总结与展望	第58-60页
5.1 主要工作总结	第58页
5.2 研究展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
致谢	第64-66页
个人简历	第66页
发表的学术论文	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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