座椅接触面压力场分布与坐姿识别的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-14页 |
| 1.3 课题来源及主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 座椅接触面压力场测量系统的设计 | 第16-27页 |
| 2.1 系统总体方案的设计 | 第16-17页 |
| 2.2 系统的硬件设计 | 第17-22页 |
| 2.2.1 数据采集单元的设计 | 第17-19页 |
| 2.2.2 坐姿识别单元的设计 | 第19-20页 |
| 2.2.3 压力检测单元的设计 | 第20-22页 |
| 2.3 系统具体实现 | 第22-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 人体坐姿特征提取以及实验分析 | 第27-53页 |
| 3.1 人体坐姿的分类 | 第27-28页 |
| 3.2 人体坐姿的检测算法 | 第28-30页 |
| 3.2.1 基于时域分析的人体坐姿识别方法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于频域分析的人体坐姿识别方法 | 第29-30页 |
| 3.3 人体坐姿的时域特征 | 第30-49页 |
| 3.3.1 正坐坐姿的时域特征 | 第30-33页 |
| 3.3.2 前倾斜坐姿的时域特征 | 第33-38页 |
| 3.3.3 后倾斜坐姿的时域特征 | 第38-42页 |
| 3.3.4 抬腿坐姿的时域特征 | 第42-49页 |
| 3.4 人体坐姿的频域特征 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于支持向量机的坐姿识别 | 第53-60页 |
| 4.1 支持向量机的基本原理 | 第53-56页 |
| 4.1.1 线性情况下的最优分类面 | 第53-54页 |
| 4.1.2 高维空间的分类面 | 第54-55页 |
| 4.1.3 支持向量机的核函数 | 第55-56页 |
| 4.2 多类支持向量机算法 | 第56-57页 |
| 4.3 实验与结果与分析 | 第57-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
