基于MEMS惯性传感器的行走人航迹推算
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 室内行人航迹推算算法 | 第15-22页 |
| 2.1 室内行人航迹推算算法框架 | 第15-16页 |
| 2.2 初始静态对准 | 第16-17页 |
| 2.3 捷联惯性导航的数学算法 | 第17-19页 |
| 2.4 扩展卡尔曼滤波(EKF) | 第19-20页 |
| 2.5 零速校正 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于角速度滑动方差的静止检测算法 | 第22-32页 |
| 3.1 步态周期分割 | 第22-24页 |
| 3.2 基于加速度的静止检测算法 | 第24-25页 |
| 3.3 基于偏度系数的静止检测算法 | 第25-26页 |
| 3.4 基于角速度的静止检测算法 | 第26-27页 |
| 3.5 实验验证与分析 | 第27-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于Shannon熵的EMD降噪滤波 | 第32-47页 |
| 4.1 小波阈值滤波 | 第32-33页 |
| 4.2 EMD算法 | 第33-37页 |
| 4.2.1 Hilbert变换 | 第33-34页 |
| 4.2.2 瞬时频率 | 第34页 |
| 4.2.3 本征模态函数 | 第34-35页 |
| 4.2.4 EMD算法的基本原理 | 第35-37页 |
| 4.3 基于EMD的信号降噪方法 | 第37-39页 |
| 4.4 仿真分析 | 第39-42页 |
| 4.5 实验验证 | 第42-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 算法验证 | 第47-56页 |
| 5.1 数据采集 | 第47-48页 |
| 5.2 静止检测算法验证分析 | 第48-51页 |
| 5.3 EMD算法验证分析 | 第51-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读学位期间本人出版或公开发表的论著、论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
