多模态信息融合的老人跌倒检测系统研发
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状及存在问题 | 第13-17页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 跌倒模型及相关技术 | 第19-28页 |
| 2.1 跌倒分析 | 第19-20页 |
| 2.2 老人跌倒模型 | 第20-21页 |
| 2.3 跌倒检测相关技术 | 第21-26页 |
| 2.3.1 多模态信息融合技术 | 第22页 |
| 2.3.2 MEMS传感器器技术 | 第22-25页 |
| 2.3.3 低功耗蓝牙传输技术 | 第25-26页 |
| 2.4 本文的研究框架 | 第26-28页 |
| 第三章 生理信息及评分量表处理方法 | 第28-39页 |
| 3.1 体征信号监测技术实现 | 第28-32页 |
| 3.1.1 基于PPG的心率/血氧测量 | 第28-30页 |
| 3.1.2 基于PTT的连续血压测量 | 第30-32页 |
| 3.2 心率信号处理方法 | 第32-34页 |
| 3.3 跌倒评分量表设计 | 第34-36页 |
| 3.4 测试与评估 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 跌倒检测算法及软件设计 | 第39-49页 |
| 4.1 传感器数据采集及处理 | 第39-41页 |
| 4.1.1 高度数据处理 | 第39-40页 |
| 4.1.2 加速度数据处理 | 第40-41页 |
| 4.2 跌倒级联检测算法设计 | 第41-43页 |
| 4.3 测试与评估 | 第43-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于多模态信息融合的跌倒检测模块实现 | 第49-64页 |
| 5.1 检测模块硬件设计 | 第49-59页 |
| 5.1.1 硬件总体设计 | 第49-50页 |
| 5.1.2 硬件功能设计 | 第50-56页 |
| 5.1.3 医疗标准设计流程 | 第56-59页 |
| 5.2 模块软件设计 | 第59-61页 |
| 5.2.1 MCU软件设计 | 第59-60页 |
| 5.2.2 低功耗设计 | 第60-61页 |
| 5.3 测试与评估 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与期望 | 第64-65页 |
| 6.1 本文总结 | 第64页 |
| 6.2 进一步研究方向 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
