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基于Wi-Fi信号的书法运笔动作识别方法

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
缩略语对照表第7-11页
第一章 引言第11-19页
    1.1 研究背景与意义第11-14页
    1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.3 本文研究内容第17-18页
    1.4 本文组织结构第18-19页
第二章 基于Wi-Fi信号的活动识别分析第19-23页
    2.1 基于Wi-Fi信号的信道状态信息的活动识别第19-21页
        2.1.1 Wi-Fi信号的信道状态信息第19-20页
        2.1.2 基于信道状态信息的活动识别方法第20-21页
    2.2 基于Wi-Fi信号的书法运笔动作识别分析第21-22页
        2.2.1 设计目标第21页
        2.2.2 面临的问题第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第三章 基于Wi-Fi信号的书法运笔动作识别方法第23-31页
    3.1 概要设计第23-24页
        3.1.1 设计思想第23-24页
        3.1.2 组成部分第24页
    3.2 CSI数据校准第24-25页
    3.3 书法运笔动作分割与识别第25-30页
        3.3.1 连续书写汉字的运笔动作数据分割分析第25-26页
        3.3.2 笔画运笔动作数据分割与笔画识别分析第26-29页
        3.3.3 汉字与笔画顺序识别分析第29-30页
    3.4 本章小结第30-31页
第四章 系统设计与实现第31-43页
    4.1 概述第31页
    4.2 CSI数据校准第31-32页
    4.3 汉字运笔动作CSI数据分割第32-35页
        4.3.1 CSI数据降噪第32-33页
        4.3.2 低通滤波器的参数设置与其他降噪算法第33-34页
        4.3.3 汉字运笔动作CSI数据分割第34-35页
    4.4 笔画的运笔动作识别第35-38页
        4.4.1 笔画的运笔动作CSI数据分割第35-36页
        4.4.2 笔画的运笔动作特征降维第36-38页
        4.4.3 笔画的运笔动作识别第38页
    4.5 汉字与笔画顺序识别第38-41页
        4.5.1 汉字识别第38-40页
        4.5.2 汉字笔画顺序识别第40-41页
    4.6 本章小结第41-43页
第五章 实验实施结果分析与评估第43-63页
    5.1 真实场景实验部署和实施第43-49页
        5.1.1 实验部署第43-44页
        5.1.2 笔画的CSI数据校准实验第44-45页
        5.1.3 提笔落笔动作CSI数据采集实验第45页
        5.1.4 笔画的运笔动作CSI数据采集实验第45页
        5.1.5 汉字的运笔动作CSI数据采集实验第45-46页
        5.1.6 不同的动作识别方式的数据采集实验第46-48页
        5.1.7 环境动态变化的数据采集实验第48页
        5.1.8 设备多收多发情况下的数据采集实验第48-49页
    5.2 实验结果分析第49-56页
        5.2.1 总体识别精度第49-50页
        5.2.2 不同部署条件下的识别效果第50-53页
        5.2.3 不同分类算法的笔画识别精度第53页
        5.2.4 环境动态变化下实验数据的识别情况第53-54页
        5.2.5 设备多收多发情况下的信号干扰问题第54-55页
        5.2.6 提取CSI信号相位特征后的识别情况第55-56页
    5.3 系统方法评估第56-60页
        5.3.1 实验设置评估第56页
        5.3.2 汉字识别精度分析第56-58页
        5.3.3 不同的动作识别方式和系统对比分析第58-60页
        5.3.4 用户友好性评估第60页
    5.4 本章小结第60-63页
总结与展望第63-65页
    1 总结第63页
    2 展望第63-65页
参考文献第65-69页
附录第69-73页
    1 汉字笔画书写顺序问卷调查表第69-70页
    2 用户体验友好性问卷调查表第70-73页
攻读硕士学位期间取得的科研成果第73-75页
致谢第75-76页

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