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基于运动传感器的老年人活动智能识别与应用开发 |
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| 论文目录 |
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| 中文摘要 | 第3-4页 | | 英文摘要 | 第4-5页 | | 1 绪论 | 第8-12页 | | 1.1 研究背景 | 第8页 | | 1.2 研究意义 | 第8-9页 | | 1.3 研究的问题 | 第9页 | | 1.4 本文主要贡献 | 第9-10页 | | 1.5 本文的结构 | 第10-12页 | | 2 活动识别研究概述 | 第12-24页 | | 2.1 基于计算机视觉的活动识别 | 第12-14页 | | 2.1.1 活动识别研究现状 | 第12-13页 | | 2.1.2 活动识别存在的问题 | 第13-14页 | | 2.2 基于运动传感器的活动识别 | 第14-16页 | | 2.2.1 活动识别研究现状 | 第14-15页 | | 2.2.2 基于运动传感器的优势 | 第15-16页 | | 2.3 基于运动传感器的活动识别过程概述 | 第16-23页 | | 2.3.1 活动数据采集 | 第17-18页 | | 2.3.2 数据预处理 | 第18-19页 | | 2.3.3 特征提取 | 第19-20页 | | 2.3.4 活动识别方法 | 第20-23页 | | 2.4 本章小结 | 第23-24页 | | 3 基于运动传感器的老年人日常活动识别 | 第24-44页 | | 3.1 活动种类 | 第24页 | | 3.2 问题定义 | 第24-25页 | | 3.3 数据预处理 | 第25-28页 | | 3.3.1 数据采集 | 第25-27页 | | 3.3.2 移动平均滤波 | 第27-28页 | | 3.4 特征提取 | 第28-32页 | | 3.4.1 时域特征 | 第30页 | | 3.4.2 频域特征 | 第30-31页 | | 3.4.3 时频特征 | 第31-32页 | | 3.5 活动识别模型 | 第32-36页 | | 3.5.1 状态集合 | 第32-33页 | | 3.5.2 观测值集合 | 第33-35页 | | 3.5.3 模型参数训练及活动识别 | 第35-36页 | | 3.6 实验验证 | 第36-41页 | | 3.6.1 实验设置 | 第36页 | | 3.6.2 数据对比 | 第36-38页 | | 3.6.3 结果及分析 | 第38-41页 | | 3.7 本章小结 | 第41-44页 | | 4 老年人活动看护系统设计 | 第44-74页 | | 4.1 系统框架 | 第44-46页 | | 4.2 服务端设计 | 第46-57页 | | 4.2.1 数据库设计 | 第46-53页 | | 4.2.2 通信协议 | 第53-54页 | | 4.2.3 服务设计 | 第54-57页 | | 4.3 客户端设计 | 第57-68页 | | 4.3.1 数据交互 | 第58-59页 | | 4.3.2 功能模块设计 | 第59-68页 | | 4.4 系统展示 | 第68-73页 | | 4.5 本章小结 | 第73-74页 | | 5 总结与展望 | 第74-76页 | | 5.1 全文总结 | 第74-75页 | | 5.2 研究展望 | 第75-76页 | | 致谢 | 第76-78页 | | 参考文献 | 第78-84页 | | 附录 | 第84页 | | A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第84页 | | B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第84页 |
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论文编号BS2899804，这篇论文共84页
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