| 提要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第10-13页 |
| ·中医正骨手法的发展趋势 | 第10页 |
| ·现代骨伤虚拟系统的国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·多传感器信息融合技术在医学上的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·存在的问题与需求 | 第13-14页 |
| ·中医正骨手法虚拟仿真存在的问题 | 第13页 |
| ·多传感器信息融合技术对虚拟中医正骨手法系统研究的需求 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容与结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 国内外相关技术研究 | 第15-25页 |
| ·虚拟现实技术分析 | 第15-17页 |
| ·虚拟现实技术的概况 | 第15页 |
| ·虚拟现实系统的组成 | 第15-16页 |
| ·虚拟现实技术的特点 | 第16页 |
| ·虚拟现实技术的关键技术 | 第16-17页 |
| ·多传感器信息融合技术 | 第17-24页 |
| ·多传感器信息融合技术的基本原理 | 第17-18页 |
| ·多传感器信息融合技术的功能模型 | 第18-19页 |
| ·多传感器信息融合技术的分类 | 第19-21页 |
| ·多传感器信息融合技术的系统结构 | 第21-23页 |
| ·多传感器信息融合技术的主要算法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 虚拟中医正骨手法系统的整体结构设计 | 第25-33页 |
| ·虚拟中医正骨手法系统整体的设计思想 | 第25页 |
| ·硬件设计 | 第25-28页 |
| ·机械模型结构功能 | 第26页 |
| ·传感器的选择与安装 | 第26-28页 |
| ·数据采集卡 | 第28页 |
| ·PC 计算机 | 第28页 |
| ·软件设计 | 第28-31页 |
| ·数据采集和预处理 | 第29-30页 |
| ·信息显示 | 第30-31页 |
| ·数据存储 | 第31页 |
| ·数据回放 | 第31页 |
| ·系统功能 | 第31-32页 |
| ·辅助骨伤训练 | 第31页 |
| ·辅助临床治疗 | 第31-32页 |
| ·辅助患者康复 | 第32页 |
| ·辅助教学训练 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于多传感器信息融合的状态估计方法研究 | 第33-39页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第33-35页 |
| ·卡尔曼滤波器的简介 | 第33页 |
| ·卡尔曼滤波器的模型 | 第33-34页 |
| ·卡尔曼滤波器的计算方程组 | 第34-35页 |
| ·EKF 滤波器 | 第35-38页 |
| ·EKF 滤波器简介 | 第35页 |
| ·系统的状态方程和测量方程 | 第35-36页 |
| ·观测方程的线性变化 | 第36-37页 |
| ·扩展卡尔曼滤波方程 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于多传感器信息融合的状态估计方法设计与实现 | 第39-51页 |
| ·数学模型建立 | 第39-45页 |
| ·系统的坐标模型设置 | 第39页 |
| ·目标位置模型建立 | 第39-41页 |
| ·目标计算模型建立 | 第41-45页 |
| ·基于EKF 的状态估计 | 第45-50页 |
| ·基于 EKF 状态估计的前提假设 | 第45-46页 |
| ·基于EKF 状态估计的设计 | 第46-47页 |
| ·基于EKF 的轨迹模拟实现 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-52页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士期间所发表论文 | 第56-57页 |
| 详细摘要 | 第57-62页 |