用于步态识别的体域网实验系统研究



用于步态识别的体域网实验系统研究

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用于步态识别的体域网实验系统研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.3 论文工作	第12-13页
1.4 章节安排	第13页
1.5 本章小结	第13-15页
第二章体域网实验验证系统概述	第15-19页
2.1 系统设计目标	第15页
2.2 系统实现	第15-16页
2.3 主要器件及平台	第16-17页
2.3.1 Shimmer Platform	第16页
2.3.2 TinyOS	第16-17页
2.4 本章小结	第17-19页
第三章体域网中基于特征组合的步态行为识别	第19-35页
3.1 步态识别算法简介	第20-22页
3.1.1 基于计算机视觉的算法	第20-21页
3.1.2 基于运动加速度的算法	第21-22页
3.2 系统处理流程	第22-23页
3.3 特征提取与组合	第23-27页
3.3.1 步态特征计算	第23-25页
3.3.2 步态特征的提取	第25-26页
3.3.3 步态特征向量	第26-27页
3.4 分类识别算法	第27-31页
3.4.1 决策树算法	第27-29页
3.4.2 贝叶斯网络算法	第29-31页
3.5 数据采集	第31-32页
3.6 结果分析	第32-34页
3.7 本章小结	第34-35页
第四章体域网中基于阈值和分类识别的跌倒检测	第35-47页
4.1 跌倒检测的研究意义	第35-36页
4.2 跌倒检测算法简介	第36-37页
4.3 系统处理流程	第37-38页
4.4 跌倒特征提取	第38-40页
4.4.1 数据预处理	第38-39页
4.4.2 跌倒检测阈值设定	第39页
4.4.3 跌倒特征的提取	第39-40页
4.5 朴素贝叶斯算法	第40-41页
4.6 数据采集	第41-42页
4.7 结果分析	第42-45页
4.8 本章小结	第45-47页
第五章总结与展望	第47-49页
5.1 本文总结	第47-48页
5.2 未来展望	第48-49页
参考文献	第49-55页
致谢	第55-57页
攻读硕士学位期间发表论文及申请专利	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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