基于决策树的低功耗手机活动识别系统的设计与实现

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基于决策树的低功耗手机活动识别系统的设计与实现

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基于决策树的低功耗手机活动识别系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第1章引言	第8-14页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 活动识别的国内外研究现状	第9-12页
1.2.1 国外研究现状	第9-11页
1.2.2 国内研究现状	第11-12页
1.3 研究内容及创新点	第12-14页
1.3.1 研究内容	第12-13页
1.3.2 创新点	第13-14页
第2章相关技术研究	第14-28页
2.1 Android平台简介	第14-17页
2.1.1 发展历程	第14-15页
2.1.2 Android系统框架	第15-17页
2.2 手机内置加速度传感器技术	第17-18页
2.3 活动识别的基本流程	第18-27页
2.3.1 特征提取方法	第19-20页
2.3.2 常用的活动识别算法	第20-25页
2.3.3 识别算法的评价标准	第25-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第3章系统设计方案	第28-34页
3.1 研究路线	第28-29页
3.2 Android平台下低功耗活动识别系统用例分析	第29-30页
3.3 系统总体框架	第30-32页
3.3.1 开发平台	第30页
3.3.2 总体框架	第30-32页
3.4 系统功能设计	第32-33页
3.5 本章小结	第33-34页
第4章数据采集及预处理	第34-49页
4.1 三星S5手机内置加速度传感器	第34-37页
4.1.1 检测手机中的传感器型号	第34-35页
4.1.2 传感器MPU6500	第35-37页
4.2 加速度数据采集	第37-43页
4.2.1 Android系统传感器数据的获取	第37-38页
4.2.2 数据采集应用程序的实现	第38-41页
4.2.3 数据采集实验	第41-43页
4.3 数据预处理	第43-48页
4.3.1 中值滤波	第43-44页
4.3.2 时间窗口	第44-45页
4.3.3 特征提取	第45-48页
4.4 本章小结	第48-49页
第5章活动识别算法	第49-61页
5.1 分类算法的选择	第49-54页
5.1.1 使用Weka进行分类	第49-51页
5.1.2 算法的改进——欧氏距离	第51-52页
5.1.3 分类算法的比较	第52-53页
5.1.4 决策树分类模型	第53-54页
5.2 验证实验	第54-60页
5.2.1 对手机方向不敏感实验	第54-56页
5.2.2 决策树模型的阈值验证	第56-59页
5.2.3 混淆矩阵	第59-60页
5.3 本章小结	第60-61页
第6章低功耗活动识别系统实现	第61-77页
6.1 降低活动识别系统功耗的实现	第61-67页
6.1.1 工作周期	第61页
6.1.2 动态工作周期	第61-62页
6.1.3 低功耗验证	第62-65页
6.1.4 工作周期对分类准确率影响实验验证	第65-67页
6.2 实时低功耗活动识别算法描述	第67-68页
6.3 系统软件实现	第68-76页
6.3.1 登录注册模块	第69-70页
6.3.2 活动识别模块	第70-72页
6.3.3 个人信息模块	第72-73页
6.3.4 更多模块	第73-74页
6.3.5 SQLite数据库模块	第74-76页
6.4 本章小结	第76-77页
第7章结论与展望	第77-79页
7.1 结论	第77页
7.2 进一步工作的方向	第77-79页
致谢	第79-80页
参考文献	第80-83页

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