| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 基于多导睡眠图的睡眠质量检测研究 | 第8-10页 |
| 1.2.2 基于移动感知的睡眠质量检测研究 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第11-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 移动感知及睡眠跟踪原理概述 | 第15-23页 |
| 2.1 本章引论 | 第15页 |
| 2.2 移动感知技术介绍 | 第15-21页 |
| 2.2.1 常用传感器 | 第15-18页 |
| 2.2.2 基于移动感知的相关应用 | 第18-21页 |
| 2.3 睡眠状态追踪原理介绍 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于移动感知的睡眠追踪设计方案 | 第23-26页 |
| 3.1 本章引论 | 第23页 |
| 3.2 睡眠追踪系统设计原理分析 | 第23-24页 |
| 3.3 睡眠追踪系统设计目标要求 | 第24-25页 |
| 3.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 基于移动感知的睡眠状态追踪系统实现 | 第26-43页 |
| 4.1 本章引论 | 第26页 |
| 4.2 系统架构 | 第26-27页 |
| 4.3 系统设计 | 第27-39页 |
| 4.3.1 睡眠环境下的肢体运动行为检测机制 | 第28-31页 |
| 4.3.2 睡眠环境下的声音事件检测机制 | 第31-36页 |
| 4.3.3 睡眠环境下的光线强度检测机制 | 第36-38页 |
| 4.3.4 睡眠时长记录和用户年龄收集 | 第38-39页 |
| 4.4 基于条件随机场的睡眠状态检测模型 | 第39-42页 |
| 4.4.1 睡眠检测模型的特点与优势 | 第39-40页 |
| 4.4.2 睡眠检测模型的构建方案 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于移动感知的睡眠跟踪方案的实现与性能评估 | 第43-55页 |
| 5.1 本章引论 | 第43页 |
| 5.2 系统主要实验评价指标介绍 | 第43页 |
| 5.3 原型系统介绍 | 第43-45页 |
| 5.4 实验平台介绍 | 第45-46页 |
| 5.5 实验数据集分析 | 第46-48页 |
| 5.5.1 训练数据集分析 | 第46页 |
| 5.5.2 测试数据集分析 | 第46-48页 |
| 5.6 睡眠状态检测性能分析 | 第48-50页 |
| 5.7 睡眠特征有效性评估 | 第50-51页 |
| 5.8 睡眠预测模型比较 | 第51页 |
| 5.9 同类产品性能比较 | 第51-52页 |
| 5.10 系统负载分析 | 第52-54页 |
| 5.10.1 系统延迟与CPU占有率分析 | 第52-53页 |
| 5.10.2 系统耗电量分析 | 第53-54页 |
| 5.11 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 基于移动感知的睡眠跟踪方案应用分析 | 第55-60页 |
| 6.1 本章引论 | 第55页 |
| 6.2 睡眠质量报告 | 第55-57页 |
| 6.3 智能唤醒服务 | 第57-59页 |
| 6.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 总结与展望 | 第60-63页 |
| 7.1 本章引论 | 第60页 |
| 7.2 研究工作相关讨论 | 第60页 |
| 7.3 研究工作总结 | 第60-61页 |
| 7.4 研究工作展望 | 第61-62页 |
| 7.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第69页 |