| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1.5 论文组织安排 | 第11-12页 |
| 第二章 需求分析与系统设计 | 第12-23页 |
| 2.1 基于Android平台手机的跌倒检测系统功能需求 | 第12-13页 |
| 2.2 基于Android平台手机的跌倒检测系统性能需求 | 第13-14页 |
| 2.3 基于Android平台手机的跌倒检测系统的数据流程图分析 | 第14-15页 |
| 2.4 Android系统开发环境搭建 | 第15-19页 |
| 2.4.1 Android平台架构 | 第15-16页 |
| 2.4.2 Android开发环境搭建 | 第16-19页 |
| 2.5 基于Android平台手机的跌倒检测系统详细设计 | 第19-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 跌倒行为检测方法研究 | 第23-39页 |
| 3.1 跌倒原因及跌倒动作行为分析 | 第23-24页 |
| 3.2 跌倒检测算法比较及总体设计 | 第24-26页 |
| 3.3 跌倒行为特征提取 | 第26-32页 |
| 3.3.1 时域特征 | 第26-28页 |
| 3.3.2 频域特征 | 第28-29页 |
| 3.3.3 时频域特征 | 第29-32页 |
| 3.4 基于支持向量机的跌倒行为识别方法 | 第32-39页 |
| 3.4.1 支持向量机基本理论 | 第32-33页 |
| 3.4.2 支持向量机基本算法 | 第33-36页 |
| 3.4.3 基于PSO优化的LS-SVM分类算法 | 第36-39页 |
| 第四章 定位方法 | 第39-53页 |
| 4.1 GPS定位方法 | 第39-40页 |
| 4.2 LBS定位方法 | 第40-42页 |
| 4.3 基于GPS和LBS的融合定位方法 | 第42-50页 |
| 4.4 系统实现 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
