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移动设备上基于电磁吸收率的人体识别系统研究与设计

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移动设备上基于电磁吸收率的人体识别系统研究与设计
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-19页
  1.1 研究背景与意义第9-11页
  1.2 生物特征身份识别国内外研究现状第11-15页
  1.3 研究内容和目标第15-16页
  1.4 本文主要贡献与创新点第16-17页
  1.5 论文组织第17-19页
第二章 人体识别新型生物特征——电磁吸收率第19-26页
  2.1 电磁吸收率第19-21页
  2.2 电磁吸收率具备普遍性、唯一性与稳定性第21-22页
  2.3 现有的电磁吸收率的定量计算与测量方法第22-24页
  2.4 简化的电磁吸收率采集方法第24-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第三章 电磁吸收率采集硬件平台设计与参数调整第26-42页
  3.1 电磁吸收率采集平台硬件设计第26-37页
    3.1.1 电磁吸收率采集平台整体架构第26-27页
    3.1.2 传感数据采集模块芯片选取及采集原理第27-32页
    3.1.3 传感数据采集模块触摸传感器的设计第32-33页
    3.1.4 设备总控模块芯片设计第33-34页
    3.1.5 低功耗式电磁吸收率采集平台工作流程第34-37页
  3.2 电磁吸收率采集平台参数调整第37-40页
  3.3 本章小结第40-42页
第四章 数据预处理及特征提取第42-58页
  4.1 原始采样样本数据第42-43页
  4.2 数据预处理算法第43-49页
    4.2.1 基于滑动窗口的数据周期划分算法第44-46页
    4.2.2 基于快速排序的最大值基准回归合并算法第46-49页
  4.3 特征选择与提取方法第49-57页
    4.3.1 直接接触条件下电磁吸收率特征值第50页
    4.3.2 接触过程电磁吸收率特征箱值第50-52页
    4.3.3 接触过程电磁吸收率变化值拟合曲线参数特征值第52-56页
    4.3.4 特征向量选取第56-57页
  4.4 本章小结第57-58页
第五章 数据分类与识别判定方法第58-67页
  5.1 现有的数据分类识别判定方法第58-59页
  5.2 基于曲线距离差的分类识别判定方法第59-61页
  5.3 基于曲线相关性的分类识别判定方法第61-62页
  5.4 基于SVM的分类识别判定方法第62-65页
    5.4.1 学习样本分类方法第62-65页
    5.4.2 测试样本的识别判定方法第65页
  5.5 本章小结第65-67页
第六章 基于电磁吸收率的人体识别系统设计与测试第67-79页
  6.1 基于电磁吸收率的人体识别系统设计第67-71页
  6.2 系统测试结果第71-77页
    6.2.1 测试平台及测试样本第71页
    6.2.2 基于SVM不同核函数的识别准确率第71-72页
    6.2.3 三种识别方法的识别准确率第72-73页
    6.2.4 错误接收率FAR与错误拒绝率FRR第73-74页
    6.2.5 识别时间第74-75页
    6.2.6 系统功耗第75-76页
    6.2.7 测试结果总结第76-77页
  6.3 移动设备平台集成化讨论第77-78页
  6.4 本章小结第78-79页
第七章 总结与展望第79-81页
  7.1 总结第79-80页
  7.2 不足与展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士学位期间取得的成果第86-87页

本篇论文共87页,点击这进入下载页面
 
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