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基于室内位置与多维情境的人类活动识别方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 致谢 | 第3-5页 | | 摘要 | 第5-7页 | | Abstract | 第7-9页 | | 变量注释表 | 第21-23页 | | 1 绪论 | 第23-50页 | | 1.1 研究背景与意义 | 第23-26页 | | 1.2 国内外研究进展 | 第26-45页 | | 1.3 科学问题与研究目标 | 第45-48页 | | 1.4 研究内容与章节安排 | 第48-50页 | | 2 WiFi指纹定位的误差分析与质量控制 | 第50-82页 | | 2.1 WiFi RSSI与其指纹定位原理 | 第50-54页 | | 2.2 WiFi RSSI时空分布与测量误差改正 | 第54-61页 | | 2.3 基于石川图和仿真平台的指纹定位影响因子分析 | 第61-80页 | | 2.4 本章小结 | 第80-82页 | | 3 基于UKF的WiFi/IMU融合室内位置感知 | 第82-96页 | | 3.1 PDR定位原理 | 第82-85页 | | 3.2 基于UKF算法的手机WiFi/IMU融合定位系统 | 第85-88页 | | 3.3 顾及动静态的精度评估方法 | 第88-94页 | | 3.4 本章小结 | 第94-96页 | | 4 基于差分气压测高的室内楼层信息感知 | 第96-111页 | | 4.1 气压测高原理 | 第96-100页 | | 4.2 室内气压测高的可行性分析 | 第100-103页 | | 4.3 差分气压测高辅助楼层判定 | 第103-109页 | | 4.4 本章小结 | 第109-111页 | | 5 基于多维情境特征的人类活动识别 | 第111-126页 | | 5.1 从基于位置的服务到基于情境的服务 | 第111-115页 | | 5.2 多维情境特征人类活动识别框架 | 第115-117页 | | 5.3 多维情境特征框架验证 | 第117-125页 | | 5.4 本章小结 | 第125-126页 | | 6 多维情境活动识别的机器学习方法优选 | 第126-148页 | | 6.1 分类算法优选 | 第126-134页 | | 6.2 基于随机森林的多维情境活动识别 | 第134-137页 | | 6.3 基于多维情境在线学习的活动识别） | 第137-146页 | | 6.4 本章小结 | 第146-148页 | | 7 结论与展望 | 第148-153页 | | 7.1 结论 | 第148-150页 | | 7.2 创新点 | 第150-151页 | | 7.3 展望 | 第151-153页 | | 参考文献 | 第153-167页 | | 附录 缩略词表 | 第167-169页 | | 作者简历 | 第169-173页 | | 学位论文数据集 | 第173页 |
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论文编号BS738097，这篇论文共173页
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