安卓平台下跌倒检测技术的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 环境感知跌倒检测系统的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 穿戴式跌倒检测系统的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 数据预处理 | 第15-25页 |
| 2.1 数据采集 | 第15页 |
| 2.2 数据预处理 | 第15-17页 |
| 2.3 特征提取及归一化 | 第17-23页 |
| 2.4 样本统计信息 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 跌倒检测算法研究 | 第25-39页 |
| 3.1 支持向量机（SVM）原理 | 第25-32页 |
| 3.1.1 SVM简述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 SVM问题引入 | 第26-30页 |
| 3.1.3 SVM推广原理 | 第30-32页 |
| 3.2 核函数与参数选取 | 第32-34页 |
| 3.3 二级联合跌倒检测算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 一级判定 | 第34-36页 |
| 3.3.2 二级判定 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 安卓平台下跌倒检测系统实现 | 第39-58页 |
| 4.1 平台简介及系统设计 | 第39-43页 |
| 4.1.1 安卓平台简介 | 第39-41页 |
| 4.1.2 开发工具 | 第41-42页 |
| 4.1.3 跌倒检测系统设计 | 第42-43页 |
| 4.2 数据处理模块 | 第43-50页 |
| 4.2.1 数据采集 | 第43-47页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第47-50页 |
| 4.3 跌倒检测模块 | 第50-53页 |
| 4.3.1 一级判定 | 第50-51页 |
| 4.3.2 二级判定 | 第51-53页 |
| 4.4 信息设置模块及远程求助模块 | 第53-57页 |
| 4.4.1 信息设置模块 | 第53-55页 |
| 4.4.2 GPS定位 | 第55页 |
| 4.4.3 自动远程求助 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 安卓平台下跌倒检测系统实验验证 | 第58-62页 |
| 5.1 实验方案 | 第58-59页 |
| 5.2 实验结果统计分析 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士期间成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
