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基于商用RFID的非接触式徒手健身活动识别和评估研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-13页
        1.2.1 接触式活动识别技术分析第11-12页
        1.2.2 非接触式活动识别技术分析第12-13页
    1.3 研究内容第13-15页
    1.4 论文组织结构第15-18页
第二章 活动识别相关技术分析第18-26页
    2.1 基于非电磁信号的活动识别方法第18-21页
        2.1.1 基于视频图像的活动识别方法第18-19页
        2.1.2 基于声音信号的活动识别方法第19-20页
        2.1.3 基于专用传感器的活动识别方法第20-21页
    2.2 基于电磁信号的活动识别方法第21-24页
        2.2.1 基于RSSI的活动识别方法第21-22页
        2.2.2 基于CSI的活动识别方法第22-23页
        2.2.3 基于相位的活动识别方法第23-24页
    2.3 本章小结第24-26页
第三章 基于RFID的徒手健身活动识别中的信号获取第26-38页
    3.1 徒手健身活动识别和评估方法概述第26-28页
    3.2 信号相位信息获取及去噪第28-35页
        3.2.1 RFID设备组成及系统工作原理第28-29页
        3.2.2 信号的特征选择第29-31页
        3.2.3 相位去噪第31-33页
        3.2.4 多径效应处理第33-35页
    3.3 信号角频率获取第35-36页
        3.3.1 信号的角频率推导第35页
        3.3.2 信号角频率平滑处理第35-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 基于RFID的徒手健身活动分割识别与评估方法第38-50页
    4.1 UFAM活动分割第38-41页
        4.1.1 UFAM活动分割理论分析第38-39页
        4.1.2 UFAM活动分割算法第39-41页
    4.2 UFAM活动识别第41-47页
        4.2.1 UFAM活动识别理论分析第42-43页
        4.2.2 改进的快速DTW算法第43-47页
    4.3 UFAM活动评估第47-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 真实场景实验与分析第50-64页
    5.1 实验设备和部署第50-52页
        5.1.1 实验设备第50-51页
        5.1.2 默认实验场景部署第51-52页
        5.1.3 不同实验场景部署第52页
    5.2 活动分割和活动识别方法验证第52-56页
        5.2.1 活动分割算法评估第52-54页
        5.2.2 活动识别算法评估第54-56页
    5.3 不同活动速度分析第56-58页
        5.3.1 不同速度下的动作识别准确率分析第56-57页
        5.3.2 归一化方法使用对比分析第57-58页
    5.4 不同活动方向分析第58页
    5.5 动态环境鲁棒性验证第58-59页
    5.6 不同参数条件下识别分析第59-61页
        5.6.1 天线和标签高度差分析第59-60页
        5.6.2 天线和标签距离差分析第60-61页
    5.7 方法整体评价第61-62页
    5.8 本章小结第62-64页
总结与展望第64-66页
参考文献第66-69页
致谢第69-70页
攻读硕士期间取得的科研成果第70-71页

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