基于统计分析方法的跌倒风险评估与跌倒行为检测研究

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基于统计分析方法的跌倒风险评估与跌倒行为检测研究

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基于统计分析方法的跌倒风险评估与跌倒行为检测研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第1章绪论	第8-12页
· 课题背景	第8页
· 课题目的和意义	第8-9页
· 研究现状	第9-10页
· 论文主要工作、创新点及章节结构	第10-12页
第2章基于足底动力学信号的老年人跌倒风险分析	第12-22页
· 试验数据采集	第12页
· 样本熵算法	第12-14页
· 足部动力学数据预处理	第14-15页
· 特征变量的显著性检验及检验结果	第15-19页
· 检验方法	第15-16页
· 显著性检验结果	第16-17页
· 显著特征变量的讨论	第17-19页
· 基于有序多分类LOGIT模型的跌倒风险评估	第19-22页
第3章基于隐马尔可夫模型(HMM)的跌倒检测	第22-44页
· 人体运动状态分析	第22-23页
· 惯性传感信号和特征选择	第23-25页
· 特征数据预处理	第25-29页
· 滑动窗宽长度的选取	第26-27页
· 光滑(降噪)与分帧	第27-28页
· 特征变量符号化(离散化观测变量)	第28-29页
· 隐马尔可夫链	第29-35页
· 马尔可夫链	第30-31页
· 隐马尔可夫链定义	第31-32页
· 隐马尔可夫模型假设	第32页
· 隐马尔可夫模型解决的三个问题	第32页
· 模型算法	第32-35页
· 基于隐马尔可夫链的跌倒识别	第35-40页
· 跌倒HMM训练	第36-38页
· 跌倒信号匹配	第38-39页
· 跌倒信号的判别	第39-40页
· 实验与分析	第40-44页
· 实验组织与设计	第40-41页
· 实验结果与分析	第41-44页
第4章总结与展望	第44-46页
· 总结	第44页
· 展望	第44-46页
参考文献	第46-49页
附录	第49-51页
致谢	第51页

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