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基于穿戴式健康智慧衣的人体跌倒检测算法研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 穿戴式健康智慧衣发展现状第11-14页
        1.2.2 人体跌倒检测研究现状第14-17页
    1.3 论文结构安排与研究内容第17-18页
第2章 隐马尔可夫模型第18-26页
    2.1 隐马尔可夫模型原理第18-19页
    2.2 隐马尔可夫模型的基本问题和解法第19-24页
        2.2.1 评估问题与前-后向算法第19-22页
        2.2.2 解码问题与维特比算法第22页
        2.2.3 学习问题与Baum-Welch算法第22-24页
    2.3 本章小结第24-26页
第3章 穿戴式人体运动监测实验系统第26-42页
    3.1 实验系统概述第26-34页
        3.1.1 实验系统结构第26-27页
        3.1.2 实验系统硬件概述第27-32页
        3.1.3 实验系统软件设计第32-34页
    3.2 人体运动数据采集第34-40页
        3.2.1 日常运动的加速度数据第36-38页
        3.2.2 跌倒过程的加速度数据第38-40页
    3.3 本章小结第40-42页
第4章 基于隐马尔可夫模型的跌倒算法研究第42-56页
    4.1 跌倒算法设计第42-50页
        4.1.1 观测序列提取方法第42-45页
        4.1.2 跌倒模型的训练样本第45-46页
        4.1.3 跌倒模型的初始化与训练第46-48页
        4.1.4 跌倒检测算法流程第48-49页
        4.1.5 跌倒检测算法中“标准化”处理第49-50页
    4.2 跌倒算法验证第50-55页
        4.2.1 验证实验的设计与过程第50-52页
        4.2.2 验证实验的结果与分析第52-55页
    4.3 本章小结第55-56页
第5章 跌倒检测算法的Android软件实现第56-68页
    5.1 Android平台简述第56-57页
    5.2 软件整体设计第57页
    5.3 功能模块设计与实现第57-63页
        5.3.1 个人信息设置第58-59页
        5.3.2 蓝牙数据接收第59-61页
        5.3.3 跌倒行为检测第61-62页
        5.3.4 软件提醒报警第62-63页
    5.4 软件界面设计第63-65页
    5.5 软件运行与测试第65-67页
    5.6 本章小结第67-68页
总结与展望第68-72页
参考文献第72-78页
攻读硕士期间发表的学术论文第78-80页
致谢第80页

 
 
论文编号BS3225537,这篇论文共80
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