| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 相关研究的发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文内容及章节 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第12-23页 |
| 2.1 行为识别研究的历史 | 第12页 |
| 2.2 行为识别方法分类 | 第12-15页 |
| 2.3 基于单个或多个加速度传感器的人类活动识别 | 第15-16页 |
| 2.4 基于组合加速度计和其他类型传感器的人类活动识别 | 第16-17页 |
| 2.5 基于智能手机的行为识别 | 第17-21页 |
| 2.5.1 加速度传感器 | 第17-18页 |
| 2.5.2 磁性传感器 | 第18-19页 |
| 2.5.3 陀螺仪传感器 | 第19-20页 |
| 2.5.4 光线传感器 | 第20页 |
| 2.5.5 距离传感器 | 第20-21页 |
| 2.6 基于智能手机与方向无关的行为识别的流程 | 第21-22页 |
| 2.7 总结 | 第22-23页 |
| 第三章 行为识别相关方法及评价指标 | 第23-35页 |
| 3.1 行为识别聚类算法介绍 | 第23-29页 |
| 3.1.1 聚类和基于监督学习的分类的区别 | 第23页 |
| 3.1.2 聚类算法评价准则 | 第23页 |
| 3.1.3 聚类方法的分类 | 第23-29页 |
| 3.2 行为识别聚类时距离的计算方法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 欧式距离 | 第30页 |
| 3.2.2 余弦距离 | 第30-31页 |
| 3.2.3 皮尔逊相关系数 | 第31页 |
| 3.2.4 曼哈顿距离 | 第31页 |
| 3.2.5 马氏距离 | 第31-32页 |
| 3.2.6 Jaccard距离 | 第32页 |
| 3.2.7 不同距离的优劣对比 | 第32-33页 |
| 3.3 评价指标介绍 | 第33页 |
| 3.3.1 C-index | 第33页 |
| 3.3.2 FM-index | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 实验方法设计 | 第35-43页 |
| 4.1 数据采集 | 第35-39页 |
| 4.2 特征提取 | 第39-42页 |
| 4.2.1 时域特征提取 | 第40页 |
| 4.2.2 时域频域混合域特征 | 第40-41页 |
| 4.2.3 频域特征 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第43-64页 |
| 5.1 欧式距离与其他相似性度量方法对比研究 | 第43-56页 |
| 5.1.1 欧式距离和Jaccard距离 | 第43-46页 |
| 5.1.2 欧式距离和曼哈顿距离 | 第46页 |
| 5.1.3 欧式距离和余弦距离 | 第46-51页 |
| 5.1.4 欧式距离和皮尔逊相关系数 | 第51页 |
| 5.1.5 欧式距离和马氏距离 | 第51-56页 |
| 5.2 不同相似性度量方法横向对比研究 | 第56-63页 |
| 5.3 结论 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 在校期间的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |