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基于加速度传感器的人体摔倒检测系统设计

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基于加速度传感器的人体摔倒检测系统设计
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-16页
  1.1 研究背景及意义第8-12页
    1.1.1 社会人口现状第8-9页
    1.1.2 摔倒危害性第9-12页
  1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.2.1 摔倒行为检测方法概述第12-13页
    1.2.2 国外研究现状第13-14页
    1.2.3 国内研究现状第14页
  1.3 本文主要研究工作及组织结构第14-16页
    1.3.1 论文主要研究工作第14-15页
    1.3.2 论文组织结构第15-16页
2 摔倒检测系统设计第16-28页
  2.1 人体摔倒过程分析第16-19页
    2.1.1 摔倒过程中人体姿态变化与特征第16-17页
    2.1.2 摔倒过程中运动加速度变化与特征第17-19页
  2.2 表征摔倒的人体特征部位选择第19页
  2.3 摔倒检测系统整体架构第19-26页
    2.3.1 系统总体框架第19-20页
    2.3.2 系统指标参数分析第20-21页
    2.3.3 系统硬件组成第21-24页
    2.3.4 系统软件架构第24-26页
  2.4 小结第26-28页
3 人体摔倒行为的时域特征表达与识别第28-36页
  3.1 时域行为特征提取第28-30页
    3.1.1 数据预处理第28页
    3.1.2 摔倒过程中人体运动特征提取第28-29页
    3.1.3 摔倒过程中人体姿态变化特征提取第29-30页
  3.2 时域运动特征与姿态特征表达第30-34页
    3.2.1 摔倒行为中人体运动特征表达第30-33页
    3.2.2 摔倒行为中人体姿态特征表达第33-34页
  3.3 摔倒行为识别第34-35页
  3.4 小结第35-36页
4 基于变换域的人体摔倒行为分类第36-52页
  4.1 频域行为特征提取第36-43页
    4.1.1 数据预处理第36页
    4.1.2 基于FFT变换的摔倒特征提取第36-40页
    4.1.3 基于DCT变换的摔倒特征提取第40-43页
  4.2 频域摔倒行为特征表达第43-45页
    4.2.1 摔倒行为的高维行为特征降维第43页
    4.2.2 主元分析法及其在摔倒行为分类中的运用第43-45页
  4.3 基于支持向量机的摔倒行为分类第45-50页
    4.3.1 支持向量机的数学描述第46-49页
    4.3.2 基于RBF核的摔倒行为分类第49-50页
  4.4 小结第50-52页
5 实验与讨论第52-68页
  5.1 实验设计与过程第52-54页
  5.2 实验结果第54-65页
    5.2.1 基于时域分析的人体摔倒行为分类结果第54-56页
    5.2.2 基于FFT变换的人体摔倒行为分类结果第56-61页
    5.2.3 基于DCT变换的人体摔倒行为分类结果第61-65页
  5.3 对比讨论第65-66页
  5.4 小结第66-68页
6 总结与展望第68-70页
  6.1 总结第68页
  6.2 研究展望第68-70页
致谢第70-72页
参考文献第72-75页

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