基于Android平台的老人摔倒检测系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 问题提出 | 第13页 |
| 1.3 摔倒检测研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 跌倒检测技术概况 | 第13-15页 |
| 1.3.2 基于加速度传感器的跌倒检测技术 | 第15-16页 |
| 1.4 选题意义 | 第16-17页 |
| 1.5 主要工作和论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 跌倒检测模型 | 第19-29页 |
| 2.1 理论基础 | 第19-24页 |
| 2.1.1 跌倒分析 | 第19-21页 |
| 2.1.2 日常活动分析 | 第21-24页 |
| 2.2 坐标分析 | 第24-26页 |
| 2.2.1 世界坐标系 | 第24-25页 |
| 2.2.2 旋转坐标系 | 第25-26页 |
| 2.3 需求分析 | 第26页 |
| 2.4 跌倒检测模型 | 第26-28页 |
| 2.5 小结 | 第28-29页 |
| 第3章 SVM分类算法研究 | 第29-37页 |
| 3.1 概述 | 第29页 |
| 3.2 SVM算法原理 | 第29-31页 |
| 3.3 训练SVM分类模型 | 第31-34页 |
| 3.3.1 LIBSVM简介 | 第31页 |
| 3.3.2 数据准备 | 第31-33页 |
| 3.3.3 训练模型 | 第33-34页 |
| 3.4 SVM分类器 | 第34-36页 |
| 3.4.1 SVM分类器的使用 | 第34-36页 |
| 3.4.2 分类结果讨论 | 第36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 加速度传感器结合陀螺仪算法研究 | 第37-62页 |
| 4.1 Android应用开发简介 | 第37-39页 |
| 4.1.1 Android平台简介 | 第37页 |
| 4.1.2 Android平台架构 | 第37-39页 |
| 4.1.3 Android平台的组件和开发环境 | 第39页 |
| 4.2 跌倒检测算法 | 第39-48页 |
| 4.2.1 特征量选取 | 第39-42页 |
| 4.2.2 算法设计与实现 | 第42-48页 |
| 4.3 Android平台的实现 | 第48-57页 |
| 4.3.1 传感器数据的收集 | 第48-52页 |
| 4.3.2 噪声处理 | 第52-53页 |
| 4.3.3 消息传递机制 | 第53-57页 |
| 4.4 测试环境和方法 | 第57-58页 |
| 4.5 测试结果和分析 | 第58-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
