基于传感器的上肢动作识别系统
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 图目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究的背景与意义 | 第11-14页 |
| ·动作识别的研究领域 | 第14-17页 |
| ·动作识别的主要方法 | 第17-18页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第17页 |
| ·动态贝叶斯网络 | 第17-18页 |
| ·动作识别研究现状 | 第18页 |
| ·研究目的与内容 | 第18-21页 |
| 第2章 采集系统的硬件设计与实现 | 第21-34页 |
| ·人体运动模型的分析 | 第21-23页 |
| ·多质点人体模型 | 第21-22页 |
| ·多刚体人体模型 | 第22-23页 |
| ·硬件模块整体设计 | 第23-25页 |
| ·惯性传感器模块介绍与使用 | 第25-30页 |
| ·传感器介绍 | 第25-26页 |
| ·I2C通信协议介绍 | 第26-28页 |
| ·MPU-6050操作 | 第28-30页 |
| ·MICRO-SD存储卡 | 第30-33页 |
| ·SD存储卡介绍 | 第30-31页 |
| ·SPI通信协议介绍 | 第31-32页 |
| ·Micro-SD卡操作 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 上肢动作识别系统的算法设计 | 第34-54页 |
| ·信号预处理 | 第34-41页 |
| ·滤波 | 第35-37页 |
| ·上肢动作始终端点判定 | 第37-41页 |
| ·线性插值处理 | 第41页 |
| ·特征提取 | 第41-47页 |
| ·特征提取的常用方法 | 第41-43页 |
| ·小波变换介绍 | 第43-44页 |
| ·基于小波变换的特征提取 | 第44-47页 |
| ·特征选择 | 第47-51页 |
| ·特征选择定义 | 第47页 |
| ·特征选择的常用方法 | 第47-48页 |
| ·主成分分析法的算法 | 第48-49页 |
| ·RelifeF算法 | 第49-50页 |
| ·PCA-ReliefF的特征提取方法 | 第50-51页 |
| ·支持向量机分类 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第4章 实验及结果 | 第54-65页 |
| ·实验样本采集说明 | 第54页 |
| ·信号预处理结果 | 第54-60页 |
| ·原始采集信号 | 第54-56页 |
| ·五点三次滤波 | 第56-58页 |
| ·始终点判别 | 第58-60页 |
| ·特征提取和选择 | 第60-63页 |
| ·特征提取 | 第60-61页 |
| ·特征选择 | 第61-63页 |
| ·模型训练 | 第63-64页 |
| ·分类验证 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |
