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基于可穿戴设备的人体行为识别与状态监测方法研究

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基于可穿戴设备的人体行为识别与状态监测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-16页
  1.1 课题来源与研究背景及意义第8-10页
    1.1.1 课题来源第8页
    1.1.2 课题研究背景及意义第8-10页
  1.2 课题相关技术的国内外研究现状第10-14页
    1.2.1 行为识别方法第10-11页
    1.2.2 基于加速度传感器的行为识别与状态监测研究现状第11-14页
  1.3 本文研究内容及章节安排第14-16页
第2章 人体行为识别总体方案和数据预处理第16-28页
  2.1 人体行为识别问题描述第16页
  2.2 人体行为识别的总体框架第16-17页
  2.3 人体行为数据获取方法和硬件平台第17-20页
    2.3.1 传感器配置及人体行为数据采集第17-19页
    2.3.2 硬件平台第19-20页
  2.4 加速度信号的预处理第20-22页
    2.4.1 加速度的合成第20-21页
    2.4.2 数据平滑过滤第21-22页
  2.5 时间序列的特性和分割方法第22-24页
  2.6 数据片段的特征提取和人体行为特征向量的生成第24-27页
    2.6.1 时域特征第24-25页
    2.6.2 频域特征第25-26页
    2.6.3 人体行为特征向量的生成第26-27页
  2.7 本章小结第27-28页
第3章 人体行为识别方法第28-49页
  3.1 引言第28-29页
  3.2 基于决策树的行为识别方法第29-34页
    3.2.1 基于决策树的行为识别模型第29-31页
    3.2.2 行为识别模型的训练第31-33页
    3.2.3 行为模型的实验验证第33-34页
  3.3 基于随机森林的行为识别方法第34-40页
    3.3.1 基于随机森林的行为识别模型第34-36页
    3.3.2 行为识别模型的训练第36-38页
    3.3.3 行为模型的实验验证第38-40页
  3.4 基于人工神经网络的行为识别方法第40-47页
    3.4.1 基于人工神经网络的行为识别模型第40-43页
    3.4.2 行为识别模型的训练第43-45页
    3.4.3 行为模型的实验验证第45-47页
  3.5 三种行为识别方法的复杂度分析与分类效果对比第47-48页
  3.6 本章小结第48-49页
第4章 基于人体行为识别的状态监测方法第49-59页
  4.1 引言第49页
  4.2 多传感器信息融合的睡眠监测第49-53页
  4.3 步数统计第53-56页
  4.4 睡眠监测及步数统计的性能评价第56-57页
  4.5 本章小结第57-59页
第5章 行为识别与状态监测原型系统的设计与实现第59-64页
  5.1 行为识别与状态监测原型系统的设计第59-61页
  5.2 行为识别与状态监测原型系统的设计与实现第61-63页
  5.3 本章小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-73页
致谢第73-74页
简历第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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