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 |