基于Android移动终端的跌倒检测应用设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于环境的跌倒检测 | 第11页 |
| 1.2.2 基于可穿戴设备的跌倒检测 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于智能手机的跌倒检测 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织架构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第15-27页 |
| 2.1 人体活动分类 | 第15页 |
| 2.2 跌倒检测概述 | 第15-19页 |
| 2.2.1 跌倒过程分析 | 第15-16页 |
| 2.2.2 利用移动终端进行跌倒检测 | 第16-17页 |
| 2.2.3 跌倒检测流程 | 第17-18页 |
| 2.2.4 衡量指标 | 第18-19页 |
| 2.3 Android操作系统 | 第19-21页 |
| 2.3.1 Android系统架构 | 第19-20页 |
| 2.3.2 Android应用程序的组成 | 第20-21页 |
| 2.3.3 开发环境简介 | 第21页 |
| 2.4 手机传感器 | 第21-24页 |
| 2.4.1 加速度传感器 | 第22-23页 |
| 2.4.2 指南针 | 第23页 |
| 2.4.3 陀螺仪传感器 | 第23-24页 |
| 2.5 无线定位技术概述 | 第24-26页 |
| 2.5.1 GPS定位技术 | 第24-25页 |
| 2.5.2 基站定位技术 | 第25-26页 |
| 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 数据的收集和预处理 | 第27-39页 |
| 3.1 数据的收集 | 第27-30页 |
| 3.1.1 采集频率 | 第27-28页 |
| 3.1.2 采集方案 | 第28-30页 |
| 3.2 传感器数据误差类型 | 第30-32页 |
| 3.2.1 人为误差、系统误差以及随机误差 | 第31页 |
| 3.2.2 噪声 | 第31页 |
| 3.2.3 漂移 | 第31页 |
| 3.2.4 零点偏移 | 第31页 |
| 3.2.5 时间延迟和数据丢弃 | 第31-32页 |
| 3.2.6 积分误差 | 第32页 |
| 3.3 数据的预处理 | 第32-38页 |
| 3.3.1 加权平滑 | 第32-34页 |
| 3.3.2 简单移动平均线（SMA） | 第34-37页 |
| 3.3.3 其他数据预处理技术 | 第37-38页 |
| 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 特征值提取与跌倒检测方法 | 第39-51页 |
| 4.1 滑动窗口法分割数据 | 第39-40页 |
| 4.2 特征值 | 第40-42页 |
| 4.2.1 时域特征值 | 第40-41页 |
| 4.2.2 频域特征值 | 第41-42页 |
| 4.3 特征值选取实验分析 | 第42-43页 |
| 4.4 分类方法 | 第43-49页 |
| 4.4.1 决策树 | 第43-44页 |
| 4.4.2 KNN | 第44-45页 |
| 4.4.3 朴素贝叶斯 | 第45-47页 |
| 4.4.4 SVM | 第47-49页 |
| 4.5 分类方法实验结果及相关分析 | 第49-50页 |
| 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于Android手机的跌倒检测实现 | 第51-58页 |
| 5.1 系统设计目标与原则 | 第51-53页 |
| 5.2 系统架构 | 第53页 |
| 5.3 系统运行流程 | 第53-54页 |
| 5.4 系统界面介绍 | 第54-57页 |
| 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录1 程序清单 | 第64-65页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第65-66页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
