基于智能手机的老人跌倒检测技术研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容和组织结构 | 第15-17页 |
| 1.4.1 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 行为数据的采集与预处理 | 第17-33页 |
| 2.1 行为分类 | 第17-19页 |
| 2.2 传感器类型 | 第19-20页 |
| 2.2.1 加速度传感器 | 第19-20页 |
| 2.2.2 气压传感器 | 第20页 |
| 2.3 数据采集平台搭建 | 第20-29页 |
| 2.3.1 数据采集平台需求分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 数据采集平台的实现 | 第21-29页 |
| 2.4 数据预处理 | 第29-32页 |
| 2.4.1 数据合成和转换 | 第29-31页 |
| 2.4.2 滤波处理 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 阈值判断与模式识别融合的跌倒检测方法 | 第33-53页 |
| 3.1 跌倒数据特征分析 | 第33-40页 |
| 3.2 阈值判断与模式识别融合的跌倒检测方法 | 第40-51页 |
| 3.2.1 跌倒预判阶段 | 第41-42页 |
| 3.2.2 模式分类阶段 | 第42-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 基于智能手机的跌倒检测系统的设计与实现 | 第53-63页 |
| 4.1 跌倒检测系统的整体架构 | 第53-54页 |
| 4.2 跌倒检测系统软件的设计与实现 | 第54-61页 |
| 4.2.1 系统软件整体架构设计 | 第54-55页 |
| 4.2.2 跌倒检测功能的实现 | 第55-58页 |
| 4.2.3 跌倒报警功能的实现 | 第58-61页 |
| 4.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 系统测试与结果分析 | 第63-69页 |
| 5.1 跌倒检测系统功能测试 | 第63-65页 |
| 5.2 跌倒检测系统性能测试 | 第65-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第69页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
