基于智能手机的工效学研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容和创新点 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 手机传感器性能研究 | 第18-28页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 手机传感器 | 第18-19页 |
| 2.3 惯性传感器 | 第19-21页 |
| 2.3.1 加速度计 | 第19-20页 |
| 2.3.2 陀螺仪 | 第20-21页 |
| 2.4 手机惯性传感器测试实验 | 第21-24页 |
| 2.4.1 加速度测试实验 | 第21-23页 |
| 2.4.2 陀螺仪测试实验 | 第23-24页 |
| 2.4.3 传感器采样频率测定实验 | 第24页 |
| 2.5 手机惯性传感器实验结果和性能评价 | 第24-27页 |
| 2.5.1 加速度传感器实验结果 | 第24-25页 |
| 2.5.2 陀螺仪实验结果 | 第25页 |
| 2.5.3 采样频率测试实验 | 第25-26页 |
| 2.5.4 传感器性能评价 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 用户行为研究 | 第28-36页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 用户行为的分类 | 第28-29页 |
| 3.3 人体运动模型分析 | 第29-30页 |
| 3.4 人体运动行为分析 | 第30-33页 |
| 3.4.1 平地行走行为分析 | 第30-31页 |
| 3.4.2 慢跑行为分析 | 第31-32页 |
| 3.4.3 上楼梯和下楼梯行为分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-36页 |
| 第四章 用户行为识别算法 | 第36-52页 |
| 4.1 数据采集与预处理 | 第36-40页 |
| 4.1.1 传感器的坐标系 | 第36-37页 |
| 4.1.2 四元数法 | 第37-38页 |
| 4.1.3 数据采集 | 第38-39页 |
| 4.1.4 滤波 | 第39-40页 |
| 4.1.5 数据切分 | 第40页 |
| 4.2 行为特征 | 第40-42页 |
| 4.3 分类模型 | 第42-48页 |
| 4.3.1 EM算法 | 第42-44页 |
| 4.3.2 隐马尔可夫模型 | 第44-47页 |
| 4.3.3 GMM-HMM | 第47-48页 |
| 4.4 用户行为识别算法框架 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 实验与分析 | 第52-58页 |
| 5.1 实验数据采集与处理 | 第52页 |
| 5.2 GMM-HMM参数实验与分析 | 第52-53页 |
| 5.3 坐标系转换效果实验与分析 | 第53-55页 |
| 5.4 分类模型设定实验与分析 | 第55页 |
| 5.5 实验结论 | 第55-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文总结 | 第58页 |
| 6.2 研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66页 |
