基于姿态识别老人监护系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文研究内容及文章结构 | 第13-17页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文结构 | 第14-17页 |
| 第2章 系统概述与硬件电路设计 | 第17-33页 |
| ·系统总体框架概述 | 第17页 |
| ·系统各模块介绍 | 第17-32页 |
| ·主控模块 | 第17-21页 |
| ·加速度传感器模块介绍 | 第21-25页 |
| ·网络拓扑结构设计 | 第25-27页 |
| ·蓝牙通信模块简介 | 第27-29页 |
| ·Android手机模块 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 一种新的角度计算与跌倒监测算法 | 第33-53页 |
| ·CORDIC算法简介 | 第33-37页 |
| ·CORDIC算法向量模式 | 第36页 |
| ·CORDIC算法旋转模式 | 第36-37页 |
| ·一种新的微控制器三维空间角度计算算法 | 第37-44页 |
| ·微控制器三维空间角度计算算法步骤一 | 第38-39页 |
| ·微控制器三维空间角度计算算法步骤二 | 第39-40页 |
| ·CORDIC算法角度计算的范围 | 第40-41页 |
| ·算法与本课题的具体结合与效果分析 | 第41-44页 |
| ·一种新的跌倒监测算法 | 第44-52页 |
| ·老年人跌倒现象的分析及研究现状 | 第44-46页 |
| ·跌倒监测算法设计 | 第46-48页 |
| ·跌倒监测的实现 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 姿态识别的设计与实现 | 第53-69页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·识别系统的设计 | 第54-55页 |
| ·基本姿态的识别与步态分析 | 第55-64页 |
| ·人工神经网络理论基础 | 第56-57页 |
| ·人工神经网络技术特点 | 第57页 |
| ·基于RBF神经网络模型的基本姿态识别 | 第57-60页 |
| ·走路步数的计算 | 第60-62页 |
| ·双腿平衡的分析 | 第62-64页 |
| ·腰部姿态的识别 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 基于姿态识别的老人监护系统的实现 | 第69-75页 |
| ·实验环境介绍 | 第69-72页 |
| ·实验结果总结 | 第72页 |
| ·系统功能的不足以及可扩展性 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
