基于智能手机的人体运动识别系统设计与实现

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基于智能手机的人体运动识别系统设计与实现

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基于智能手机的人体运动识别系统设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-20页
1.1 课题的研究背景	第11-12页
1.2 研究现状和发展态势	第12-16页
1.2.1 运用移动通信信号识别运动	第12-13页
1.2.2 独立运用惯性传感器识别运动	第13-14页
1.2.3 组合其它传感器识别运动	第14-15页
1.2.4 利用其他上下文信息的活动识别系统	第15-16页
1.3 课题价值和意义	第16-17页
1.4 课题工作内容	第17-18页
1.5 论文内容安排	第18-20页
第二章相关技术的研究	第20-32页
2.1 机器学习的流程及方法	第20-23页
2.1.1 机器学习的流程	第20-21页
2.1.2 监督及无监督学习	第21-22页
2.1.3 批处理与在线学习	第22-23页
2.2 数据流处理	第23页
2.3 手机传感器	第23-26页
2.4 人体运动识别的过程	第26-31页
2.4.1 预处理传感器数据	第26-27页
2.4.2 数据划分	第27页
2.4.3 特征提取	第27-30页
2.4.4 分类	第30-31页
2.5 本章小结	第31-32页
第三章系统总体设计	第32-44页
3.1 设计概要	第33-34页
3.2 确定要识别的运动类型	第34-35页
3.3 外部数据获取与特征向量的计算	第35-37页
3.3.1 获取公开数据集	第35-36页
3.3.2 构造特征向量	第36-37页
3.3.3 距离测度的选定	第37页
3.4 学习算法的设计	第37-43页
3.4.1 CluRF算法使用的簇表示及其初始化	第38-39页
3.4.2 CluRF算法的描述	第39-40页
3.4.3 CluRF算法基分类器的选择	第40-43页
3.5 面向抽象类编程	第43页
3.6 本章小结	第43-44页
第四章系统详细设计与实现	第44-57页
4.1 应用架构	第44-45页
4.2 数据采集模块	第45-49页
4.3 运动分类模块	第49-52页
4.4 数据可视化	第52-53页
4.5 数据存储模块	第53-56页
4.6 本章小结	第56-57页
第五章测试和实验结果分析	第57-73页
5.1 影响系统性能的参数	第57-58页
5.2 性能度量指标	第58-59页
5.3 基分类器与特征集的表现性能测试	第59-63页
5.3.1 基分类器参数调优	第59-62页
5.3.2 与其它特征集的性能比较	第62-63页
5.4 实验评估	第63-71页
5.4.1 实验环境和方案	第63-65页
5.4.2 加速度数据分析和呈现	第65-66页
5.4.3 有训练阶段的测试	第66-68页
5.4.4 无训练阶段的测试	第68-69页
5.4.5 CluRF分类性能分析	第69-71页
5.5 本章小结	第71-73页
第六章总结与展望	第73-75页
致谢	第75-76页
参考文献	第76-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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