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基于单节点惯性传感器的人体行为监测
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基于单节点惯性传感器的人体行为监测
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-18页
　　1.1 研究背景及意义第12页
　　1.2 人体行为识别国内外研究现状第12-16页
　　1.3 主要研究内容第16-17页
　　1.4 论文结构安排第17-18页
第二章 系统总体设计及算法分析第18-28页
　　2.1 总体目标及需求分析第18页
　　2.2 总体方案设计第18-20页
　　2.3 基于单节点惯性传感的人体行为监测算法第20-27页
　　　　2.3.1 基于惯性传感的人体行为监测算法第20-24页
　　　　2.3.2 步态识别第24-25页
　　　　2.3.3 静止姿态识别第25-26页
　　　　2.3.4 跌倒检测第26-27页
　　2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于惯性传感器的人体行为监测节点实现第28-40页
　　3.1 硬件系统设计第28-32页
　　　　3.1.1 芯片选型第29页
　　　　3.1.2 硬件电路设计第29-32页
　　3.2 软件系统设计第32-39页
　　　　3.2.1 读取传感器数据第33-36页
　　　　3.2.2 数据校准第36-37页
　　　　3.2.3 数据通信第37-38页
　　　　3.2.4 存储模块的读写第38-39页
　　3.3 本章小节第39-40页
第四章 人体典型部位下的行为识别性能对比实验第40-59页
　　4.1 实验总体方案设计第40页
　　4.2 数据采集第40-43页
　　4.3 分析不同人体行为的惯性传感数据第43-50页
　　　　4.3.1 步态数据分析第43-48页
　　　　4.3.2 跌倒数据分析第48-50页
　　　　4.3.3 静止姿态数据分析第50页
　　4.4 步态识别第50-53页
　　　　4.4.1 滤波器设计第50-51页
　　　　4.4.2 特征提取第51-52页
　　　　4.4.3 分类器设计第52-53页
　　　　4.4.4 识别结果第53页
　　4.5 跌倒检测第53-55页
　　　　4.5.1 获取跌倒特征第54页
　　　　4.5.2 阈值确定第54-55页
　　　　4.5.3 监测结果第55页
　　4.6 静止姿态第55-56页
　　　　4.6.1 算法实现第55-56页
　　　　4.6.2 监测结果第56页
　　4.7 计步算法第56-57页
　　　　4.7.1 滤波器设计第57页
　　　　4.7.2 阈值确定第57页
　　4.8 实验结果第57-58页
　　4.9 本章小结第58-59页
第五章 腰部部署方式下的算法在嵌入式设备上的实现第59-68页
　　5.1 步态识别算法第59-62页
　　　　5.1.1 算法实现及改进第59-61页
　　　　5.1.2 实验验证第61-62页
　　5.2 计步算法的实现第62-64页
　　　　5.2.1 算法的实现第62-64页
　　　　5.2.2 实验验证第64页
　　5.3 跌倒算法的实现第64-67页
　　　　5.3.1 算法实现及改进第64-66页
　　　　5.3.2 实验验证第66-67页
　　5.4 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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