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基于模式识别的人体跌倒检测仪设计与实现

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-10页
        1.1.1 研究背景第8-9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 论文研究内容及组织结构第11-14页
        1.3.1 论文研究内容第11页
        1.3.2 论文组织结构第11-14页
第2章 跌倒检测仪总体方案设计第14-22页
    2.1 系统设计方案第14-17页
        2.1.1 使用目标分析第14页
        2.1.2 功能分析第14-16页
        2.1.3 系统架构第16-17页
    2.2 关键技术第17-20页
        2.2.1 微控制器技术第17-18页
        2.2.2 传感器技术第18页
        2.2.3 GPRS无线通信技术第18-19页
        2.2.4 GPS空间定位技术第19页
        2.2.5 ZigBee无线通讯技术第19-20页
    2.3 本章小结第20-22页
第3章 跌倒检测算法研究第22-38页
    3.1 人体跌倒分析与跌倒模型建立第22-29页
        3.1.1 跌倒原因第22-23页
        3.1.2 跌倒过程第23-24页
        3.1.3 人体日常行为第24页
        3.1.4 跌倒模型建立第24-29页
    3.2 跌倒检测算法第29-34页
        3.2.1 经典跌倒检测算法第29页
        3.2.2 本文跌倒检测算法第29-30页
        3.2.3 支持向量机原理第30-34页
    3.3 特征向量提取第34-35页
        3.3.1 数据预处理第34页
        3.3.2 特征提取方法及选择第34-35页
    3.4 支持向量机分类器设计第35-36页
        3.4.1 分类器设计软件平台第35页
        3.4.2 分类器参数设计第35-36页
    3.5 本章小结第36-38页
第4章 人体跌倒检测仪硬件设计第38-48页
    4.1 硬件总体结构设计第38-39页
    4.2 硬件各模块设计第39-46页
        4.2.1 处理器模块第39-40页
        4.2.2 传感器模块第40-41页
        4.2.3 语音通信模块第41-42页
        4.2.4 GPRS\GPS通信模块第42-43页
        4.2.5 Zigbee模块第43-45页
        4.2.6 电源模块第45-46页
    4.3 本章小节第46-48页
第5章 人体跌倒检测仪软件设计第48-56页
    5.1 跌倒检测系统的软件功能第48-49页
    5.2 跌倒检测仪的软件设计第49-55页
        5.2.1 软件开发环境简介第49页
        5.2.2 系统初始化第49页
        5.2.3 数据采集第49-50页
        5.2.4 跌倒检测系统设计第50-52页
        5.2.5 跌倒报警系统设计第52-54页
        5.2.6 无线通信系统设计第54-55页
    5.3 本章小结第55-56页
第6章 实验结果与分析第56-70页
    6.1 实验设计第56-57页
        6.1.1 跌倒检测仪佩戴位置第56页
        6.1.2 跌倒实验对象第56-57页
    6.2 跌倒实验数据分析第57-62页
        6.2.1 向前跌倒第58-59页
        6.2.2 向后跌倒第59-60页
        6.2.3 向左跌倒第60-61页
        6.2.4 向右跌倒第61-62页
    6.3 人体日常行为实验数据分析第62-67页
        6.3.1 上楼梯第63-64页
        6.3.2 下楼梯第64-65页
        6.3.3 行走第65-66页
        6.3.4 原地跳跃第66-67页
    6.4 跌倒远程报警第67-68页
    6.5 算法评估第68页
    6.6 本章小结第68-70页
第7章 总结与展望第70-72页
    7.1 工作总结第70-71页
    7.2 未来展望第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76页

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