基于WiFi的人体动作识别方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究动向 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 信道状态信息研究综述 | 第18-27页 |
| 2.1 信道状态信息 | 第18页 |
| 2.2 基于CSI的应用领域研究综述 | 第18-21页 |
| 2.3 基于CSI的信息处理方法研究综述 | 第21-26页 |
| 2.3.1 数据预处理 | 第21-23页 |
| 2.3.2 特征提取 | 第23-24页 |
| 2.3.3 分类算法介绍 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于信道状态信息的动作识别方法 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 人体动作与CSI变化分析 | 第27-28页 |
| 3.3 基于信道状态信息的动作识别方法 | 第28-35页 |
| 3.3.1 子载波插值处理方法 | 第29-31页 |
| 3.3.2 基于小波变换的数据处理方法 | 第31页 |
| 3.3.3 子载波特征方差的提取 | 第31-33页 |
| 3.3.4 人体动作分类模型 | 第33-34页 |
| 3.3.5 CSI-SRC方法描述 | 第34-35页 |
| 3.4 实验评估与分析 | 第35-39页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第35-36页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于路径改变率的跌倒检测方法 | 第40-56页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 信号传播路径分析 | 第40-44页 |
| 4.2.1 信号传播路径改变率 | 第40-42页 |
| 4.2.2 不同动作对应的路径改变率分析 | 第42-44页 |
| 4.3 基于路径改变率的跌倒检测方法 | 第44-49页 |
| 4.3.1 PLCS-RF检测方法 | 第44-49页 |
| 4.3.2 PLCS-RF方法描述 | 第49页 |
| 4.4 实验评估与分析 | 第49-55页 |
| 4.4.1 跌倒数据采集 | 第49-50页 |
| 4.4.2 性能评价指标 | 第50-51页 |
| 4.4.3 检测结果分析 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参与的科研课题 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
