| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 跌倒检测方案与算法研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 论文研究内容以及章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于智能手机佩戴位置的人体跌倒检测方法 | 第19-32页 |
| 2.1 跌倒行为过程分析 | 第19-21页 |
| 2.2 基于旋转模式和姿态角融合的佩戴位置识别方法-FRMAA | 第21-26页 |
| 2.3 时序跌倒检测算法-TSFDA | 第26-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 跌倒检测ZJU-MWPFA数据库的构建与算法鲁棒性分析 | 第32-46页 |
| 3.1 基于加速度与角速度的人体跌倒数据库 | 第32-41页 |
| 3.2 基于ZJU-MWPFA增量数据的鲁棒性研究 | 第41-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于ANDROID平台的人体跌倒检测原型系统的开发和实现 | 第46-59页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第46-49页 |
| 4.2 系统技术方案 | 第49-52页 |
| 4.3 功能实现 | 第52-56页 |
| 4.4 检测结果及分析 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第67页 |
