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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于多源信息融合的物联网姿态识别技术研究
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基于多源信息融合的物联网姿态识别技术研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 课题研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 相关关键技术第15-18页
        1.3.1 无线传感网技术第15-17页
        1.3.2 特征提取技术第17页
        1.3.3 特征归约技术第17页
        1.3.4 机器学习技术第17-18页
    1.4 研究目标及主要内容第18-19页
    1.5 论文组织结构第19-21页
第二章 基于多源信息融合的特征采集与处理第21-35页
    2.1 问题描述第21页
    2.2 研究动机第21-23页
    2.3 基于多源信息融合的姿态识别框架第23-24页
    2.4 基于多源信息融合的特征采集与处理第24-34页
        2.4.1 多源信息采集第25-28页
        2.4.2 基于移动平均滤波的数据去噪第28-30页
        2.4.3 基于滑动窗口的数据分割第30-31页
        2.4.4 基于时域、频域特征的特征提取第31-34页
    2.5 本章小结第34-35页
第三章 基于过滤式与封装式结合的特征选择算法第35-45页
    3.1 问题描述第35页
    3.2 研究动机第35-37页
    3.3 基于过滤式与封装式结合的特征选择算法第37-41页
        3.3.1 基于MRMR的过滤式特征选择第38-40页
        3.3.2 基于启发式搜索的封装式特征选择第40-41页
    3.4 实验结果与分析第41-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于随机森林的姿态识别算法第45-62页
    4.1 问题描述第45页
    4.2 研究动机第45-46页
    4.3 基于随机森林的姿态识别算法第46-53页
        4.3.1 决策树第47-49页
        4.3.2 CART决策树第49-50页
        4.3.3 随机森林第50-51页
        4.3.4 随机森林模型的参数研究第51页
        4.3.5 其他分类算法模型的构建第51-53页
    4.4 实验验证与分析第53-60页
        4.4.1 评估方法与性能度量第53-54页
        4.4.2 实验背景与目的第54-55页
        4.4.3 基于MRMR特征初筛的分类实验结果与分析第55-56页
        4.4.4 基于SFS特征精筛的分类实验结果及分析第56-58页
        4.4.5 基于少量精筛特征的随机森林姿态识别实验结果及分析第58-59页
        4.4.6 基于经典数据集的姿态识别算法验证与分析第59-60页
    4.5 本章小结第60-62页
第五章 基于LORA物联网技术的姿态识别系统设计与实现第62-69页
    5.1 问题描述第62页
    5.2 系统总体设计第62-63页
    5.3 系统模块设计与效果呈现第63-68页
        5.3.1 姿态信息感知模块第63-64页
        5.3.2 数据无线传输模型第64-66页
        5.3.3 人体姿态识别模块第66-67页
        5.3.4 前端模块第67-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-72页
    6.1 论文工作总结第69-70页
    6.2 未来工作展望第70-72页
参考文献第72-76页
在学期间的研究成果第76-77页
致谢第77页

 
 
论文编号BS4643349,这篇论文共77
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