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机电一体化论文

基于MEMS传感器的人体动作捕获装置设计与实现

摘要第3-5页
abstract第5-6页
注释表第10-11页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 Xsens MVN人体动作捕获系统解决方案第12-13页
        1.2.2 iSens人体动作捕获系统解决方案第13-14页
        1.2.3 Neuron人体动作捕获系统解决方案第14-15页
    1.3 研究内容和组织结构第15-17页
        1.3.1 本文的研究内容第15页
        1.3.2 论文组织结构第15-17页
第2章 人体动作捕获技术相关原理第17-31页
    2.1 常用坐标系研究第17-18页
    2.2 载体姿态角定义与坐标变换第18-20页
    2.3 姿态数学描述方法第20-25页
    2.4 传感器节点位置部署分析第25-27页
    2.5 人体运动姿态标定第27-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第3章 MEMS传感器人体动作捕获装置硬件设计与实现第31-47页
    3.1 MEMS传感器人体动作捕获装置的系统框架设计第31-32页
    3.2 MEMS惯性传感器及CAN协议节点构成第32-35页
        3.2.1 MEMS惯性传感器第33-34页
        3.2.2 CAN协议节点构成第34-35页
    3.3 人体动作捕获装置的传感器节点硬件设计与实现第35-42页
        3.3.1 传感器节点总体设计第35-36页
        3.3.2 中央处理器电路设计第36-37页
        3.3.3 传感器节点CAN电路设计第37-38页
        3.3.4 传感器电路设计第38-40页
        3.3.5 电源电路设计第40-41页
        3.3.6 传感器节点硬件调试第41-42页
    3.4 人体动作捕获装置的数据控制节点硬件设计与实现第42-46页
        3.4.1 数据控制节点总体设计第42-43页
        3.4.2 Xbee-WiFi外围电路设计第43-44页
        3.4.3 数据控制节点电源电路设计第44页
        3.4.4 数据控制节点CAN电路设计第44-45页
        3.4.5 数据控制节点硬件调试第45-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第4章 基于MEMS传感器误差补偿与姿态融合算法研究第47-70页
    4.1 MEMS陀螺仪信号预处理第47-51页
        4.1.1 MEMS陀螺仪误差分析处理第47-49页
        4.1.2 实验流程与结果分析第49-51页
    4.2 MEMS加速度计六位置校准算法优化第51-56页
        4.2.1 基于MEMS加速度计的六位置误差补偿原理第51-52页
        4.2.2 基于MEMS加速度计的九位置误差补偿模型第52-54页
        4.2.3 实验流程与结果分析第54-56页
    4.3 磁力计误差分析及校准第56-63页
        4.3.1 磁力计误差源分析第56-59页
        4.3.2 基于BP神经网络的软磁标定及误差补偿研究第59-60页
        4.3.3 实验流程及结果分析第60-63页
    4.4 常用姿态融合算法研究及数值验证分析第63-68页
        4.4.1 常用姿态融合算法第63-67页
        4.4.2 姿态融合算法数值验证分析第67-68页
    4.5 本章小结第68-70页
第5章 MEMS传感器的人体动作捕获装置实验验证第70-81页
    5.1 人体动作捕获装置实验平台第70-71页
    5.2 MEMS传感器单节点的运动效果测试实验第71-73页
    5.3 MEMS传感器双节点精度实验设计与测试第73-76页
        5.3.1 MEMS传感器双节点精度实验设计第74-75页
        5.3.2 MEMS传感器双节点精度测试与分析第75-76页
    5.4 MEMS人体动作上身动作捕获实现第76-80页
    5.5 本章小结第80-81页
第6章 总结与展望第81-83页
    6.1 本文工作总结第81-82页
    6.2 未来工作展望第82-83页
参考文献第83-88页
致谢第88-89页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第89页
微传感器论文 动作捕获论文 误差补偿论文
论文编号BS3163214,这篇论文共89
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