基于多传感器信息融合的人体姿态识别研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容和章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 人体运动信息采集平台的总体设计 | 第17-30页 |
| 2.1 总体设计概况 | 第17-18页 |
| 2.2 平台硬件设计 | 第18-22页 |
| 2.3 平台软件设计 | 第22-29页 |
| 2.3.1 数据格式定义 | 第22-23页 |
| 2.3.2 传感器终端程序设计 | 第23-26页 |
| 2.3.3 监测中心软件设计 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于PI调节和互补滤波的人体姿态角算法 | 第30-46页 |
| 3.1 人体姿态角描述 | 第30-35页 |
| 3.1.1 人体姿态角与坐标变换 | 第30-32页 |
| 3.1.2 坐标变换的四元数表示 | 第32-34页 |
| 3.1.3 四元数求解 | 第34-35页 |
| 3.2 磁罗盘算法 | 第35-37页 |
| 3.3 姿态角求解 | 第37-42页 |
| 3.3.1 传感器信号预处理 | 第37-39页 |
| 3.3.2 PI调节和互补滤波原理 | 第39-41页 |
| 3.3.3 人体姿态角解算算法的设计 | 第41-42页 |
| 3.4 实验分析 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 基于粗分类的人体姿态识别算法 | 第46-57页 |
| 4.1 实验设计 | 第46-47页 |
| 4.2 人体运动姿态的粗分类 | 第47-54页 |
| 4.2.1 基于运动强度的姿态分类 | 第48-49页 |
| 4.2.2 基于姿态角度的姿态分类 | 第49-51页 |
| 4.2.3 基于SVM的跌倒分类 | 第51-53页 |
| 4.2.4 基于FFT的姿态分类 | 第53-54页 |
| 4.3 人体姿态识别的实现 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57页 |
| 5.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64-65页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |
