基于事件驱动策略的步态行为识别研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 步态识别的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第11-13页 |
| 2 行为识别理论基础 | 第13-21页 |
| 2.1 信号采集 | 第13-15页 |
| 2.2 数据预处理 | 第15-16页 |
| 2.2.1 去噪处理 | 第15-16页 |
| 2.2.2 归一化处理 | 第16页 |
| 2.3 数据分段 | 第16-17页 |
| 2.4 特征提取与选择 | 第17-18页 |
| 2.4.1 特征提取 | 第17页 |
| 2.4.2 特征选择 | 第17-18页 |
| 2.5 分类器训练 | 第18-21页 |
| 2.5.1 常用分类器 | 第18-19页 |
| 2.5.2 集成学习 | 第19-21页 |
| 3 姿态解算方法 | 第21-27页 |
| 3.1 四元数 | 第21-22页 |
| 3.2 卡尔曼滤波器 | 第22-24页 |
| 3.3 传感器姿态建模 | 第24-27页 |
| 4 基于事件驱动的步态识别方法 | 第27-45页 |
| 4.1 传感器信号采集 | 第27-30页 |
| 4.1.1 硬件平台 | 第28-29页 |
| 4.1.2 无线传输 | 第29-30页 |
| 4.2 信号去噪处理 | 第30-33页 |
| 4.2.1 传感器标定 | 第30-32页 |
| 4.2.2 数据滤波 | 第32-33页 |
| 4.3 动态时域分割 | 第33-38页 |
| 4.3.1 步态波形分析 | 第33-35页 |
| 4.3.2 分割方法设计 | 第35-38页 |
| 4.4 启发式特征提取 | 第38-43页 |
| 4.4.1 波形特征 | 第38-41页 |
| 4.4.2 行为特征 | 第41-43页 |
| 4.5 分类方法设计 | 第43-45页 |
| 5 实验及结果分析 | 第45-52页 |
| 5.1 实验设计 | 第45-46页 |
| 5.2 分类模型评估 | 第46-51页 |
| 5.2.1 训练样本评估 | 第46-49页 |
| 5.2.2 测试样本评估 | 第49-51页 |
| 5.3 结果分析与讨论 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
