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基于可穿戴式设备的智能家电系统的研究与实现 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-6页 | | Abstract | 第6-7页 | | 1 绪论 | 第10-18页 | | 1.1 引言 | 第10页 | | 1.2 课题背景及研究目的和意义 | 第10-11页 | | 1.3 国内外发展现状及应用 | 第11-16页 | | 1.3.1 可穿戴式移动设备发展现状 | 第11-14页 | | 1.3.2 国内外手势识别发展现状 | 第14-16页 | | 1.4 本文研究内容与组织结构 | 第16-18页 | | 2 人机交互技术与基于加速度传感器的手势识别的技术 | 第18-30页 | | 2.1 人机交互技术 | 第18-22页 | | 2.1.1 影响人机交互技术的因素 | 第19-20页 | | 2.1.2 人机交互与其他学科的关系 | 第20-22页 | | 2.2 基于加速度传感器的手势识别的技术 | 第22-28页 | | 2.2.1 模板匹配 | 第22-24页 | | 2.2.2 人工神经网络 | 第24-25页 | | 2.2.3 支持向量机SVM | 第25-26页 | | 2.2.4 决策树DT | 第26-28页 | | 2.2.5 隐马尔可夫模型HMM | 第28页 | | 2.3 本章小节 | 第28-30页 | | 3 基于加速度传感器的特征提取与选择方法研究 | 第30-40页 | | 3.1 时间域特征 | 第30-33页 | | 3.2 频率域特征 | 第33-35页 | | 3.3 序列后向特征选择算法 | 第35-36页 | | 3.4 加速度特征提取与选择结果 | 第36-39页 | | 3.5 本章小节 | 第39-40页 | | 4 基于隐马尔可夫模型的手势识别算法研究 | 第40-50页 | | 4.1 隐马尔可夫模型概述 | 第40-41页 | | 4.2 隐马尔可夫的三个基本问题以及解法 | 第41-45页 | | 4.2.1 评估问题 | 第41-43页 | | 4.2.2 解码问题 | 第43-44页 | | 4.2.3 学习问题 | 第44-45页 | | 4.3 基于HMM的手势识别过程 | 第45-47页 | | 4.4 本章小节 | 第47-50页 | | 5 基于可穿戴式设备的智能家电控制系统的实现 | 第50-58页 | | 5.1 系统流程 | 第50-51页 | | 5.2 硬件设备 | 第51-53页 | | 5.3 软件设计 | 第53-54页 | | 5.4 实验方法及过程 | 第54-56页 | | 5.4.1 试验方法 | 第54页 | | 5.4.2 实验过程 | 第54-56页 | | 5.4.3 实验结论 | 第56页 | | 5.5 本章小节 | 第56-58页 | | 6 总结与展望 | 第58-60页 | | 6.1 本文总结 | 第58页 | | 6.2 未来展望 | 第58-60页 | | 参考文献 | 第60-64页 | | 致谢 | 第64-66页 | | 个人简历 | 第66页 |
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论文编号BS3266787，这篇论文共66页
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