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 |