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基于WPCA的区域内人体姿态识别的关键技术研究

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基于WPCA的区域内人体姿态识别的关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-19页
 1.1 研究背景及意义第11-12页
 1.2 国内外研究现状第12-16页
  1.2.1 基于可穿戴式设备的识别技术第13页
  1.2.2 基于视频的识别技术第13页
  1.2.3 基于特殊射频信号的识别技术第13-14页
  1.2.4 基于WiFi信号的识别技术第14-16页
 1.3 论文主要工作第16-17页
 1.4 论文组织架构第17-19页
第二章 无线信号关键技术和数据采集第19-31页
 2.1 无线信号相关技术第19-26页
  2.1.1 MIMO-OFDM技术第19-21页
  2.1.2 无线信号传播模型第21-24页
  2.1.3 RSSI与CSI第24-26页
 2.2 CSI数据采集与分析第26-29页
  2.2.1 CSI采集环境搭建第26-27页
  2.2.2 网卡工作模式选择第27页
  2.2.3 CSI幅值和相位第27-29页
 2.3 本章小结第29-31页
第三章 系统设计和数据预处理第31-49页
 3.1 系统总体设计第31-34页
  3.1.1 系统结构第31-32页
  3.1.2 实验环境第32-34页
 3.2 数据预处理第34-41页
  3.2.1 数据重构第34-35页
  3.2.2 基于巴特沃斯低通滤波器的去噪第35-36页
  3.2.3 基于主成分分析法的去噪第36-37页
  3.2.4 基于低通滤波和PCA的联合去噪第37-38页
  3.2.5 实验结果分析第38-41页
 3.3 特征提取与选择第41-47页
  3.3.1 基于统计方法的时域特征提取第41-42页
  3.3.2 基于一阶差分变换的特征提取第42-43页
  3.3.3 基于离散小波变换的特征提取第43-44页
  3.3.4 特征选择第44-45页
  3.3.5 实验结果分析第45-47页
 3.4 本章小结第47-49页
第四章 基于WPCA的人体姿态识别方法研究第49-73页
 4.1 引言第49-50页
 4.2 分类算法研究与选择第50-54页
  4.2.1 支持向量机第51-53页
  4.2.2 算法对比与选择第53-54页
 4.3 算法设计与实现第54-59页
  4.3.1 基于WPCA算法的设计第55-57页
  4.3.2 区域定位算法的设计第57-59页
 4.4 集成算法研究与设计第59-61页
  4.4.1 随机森林第60页
  4.4.2 AdaBoost第60-61页
  4.4.3 Stacking第61页
 4.5 实验结果分析第61-70页
  4.5.1 WPCA算法的实验验证第62-65页
  4.5.2 区域定位算法的实验验证第65-67页
  4.5.3 系统识别准确度第67页
  4.5.4 特征数量的影响第67-68页
  4.5.5 集成算法与WPCA算法的比较第68-69页
  4.5.6 系统鲁棒性测试第69-70页
 4.6 本章小结第70-73页
第五章 总结与展望第73-75页
 5.1 本文主要成果第73-74页
 5.2 研究展望第74-75页
参考文献第75-81页
致谢第81-83页
攻读学位期间取得的研究成果第83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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