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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于信道状态信息的中国手语孤立词识别方法研究
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基于信道状态信息的中国手语孤立词识别方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 论文研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 基于传感器的手语识别方法第11-13页
        1.2.2 基于计算机视觉的手语识别方法第13-14页
        1.2.3 基于无线信号的动作识别方法第14-15页
    1.3 论文研究内容第15-16页
    1.4 论文组织结构第16-18页
第2章 基于无线信号的动作识别相关技术基础第18-27页
    2.1 无线信号室内传播特性第18-19页
    2.2 正交频分复用技术第19-21页
    2.3 多输入多输出技术第21页
    2.4 从RSSI到CSI第21-24页
    2.5 基于CSI的动作分类识别方法第24-26页
        2.5.1 模板匹配法第24-25页
        2.5.2 支持向量机第25页
        2.5.3 K-近邻算法第25-26页
    2.6 本章小结第26-27页
第3章 数据采集与预处理第27-35页
    3.1 方法概述第27-28页
    3.2 数据采集第28页
    3.3 CSI特性分析第28-30页
        3.3.1 静态环境的稳定性第28-29页
        3.3.2 动态环境的敏感性第29页
        3.3.3 数据流的相关性第29-30页
    3.4 数据预处理第30-34页
        3.4.1 离散小波去噪第31-32页
        3.4.2 插值第32-33页
        3.4.3 主成分分析去噪第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 手语孤立词动作分割与识别第35-46页
    4.1 动作分割与特征提取第35-40页
        4.1.1 局部异常因子算法第35-37页
        4.1.2 基于多数据流异常检测的动作分割第37-39页
        4.1.3 动作特征提取第39-40页
    4.2 手语孤立词识别第40-45页
        4.2.1 基于支持向量机的手语孤立词识别方法第40-41页
        4.2.2 基于K-近邻的手语孤立词识别方法第41-42页
        4.2.3 基于极限学习机的手语孤立词识别方法第42-45页
    4.3 本章小结第45-46页
第5章 实验结果与分析第46-57页
    5.1 实验环境配置第46-48页
    5.2 手语数据集第48-50页
    5.3 性能指标与基准方法第50-51页
        5.3.1 性能指标第50-51页
        5.3.2 基准方法第51页
    5.4 识别性能分析第51-56页
        5.4.1 动作分割的准确率第51-52页
        5.4.2 不同系统分类方法的识别性能第52页
        5.4.3 中国手语孤立词识别方法的识别性能第52-53页
        5.4.4 不同特征对性能的影响第53-54页
        5.4.5 设备距离对性能的影响第54页
        5.4.6 采样率对性能的影响第54-55页
        5.4.7 不同测试对象对性能的影响第55页
        5.4.8 移动对象对性能的影响第55-56页
    5.5 本章小结第56-57页
结论第57-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第62-63页
致谢第63页

 
 
论文编号BS4073924,这篇论文共63
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