| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 步态身份识别 | 第10页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 存在的问题及发展方向 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第13页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于手机加速度传感器的人体步态信号采集 | 第15-21页 |
| 2.1 实现的功能 | 第15-16页 |
| 2.2 开发平台 | 第16页 |
| 2.3 系统框架 | 第16-17页 |
| 2.4 数据采集界面 | 第17-18页 |
| 2.5 步态数据 | 第18-19页 |
| 2.6 步态分析 | 第19-20页 |
| 2.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于步态不对称特征的步态身份认证方法及结果分析 | 第21-36页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 方法概述 | 第21-22页 |
| 3.3 实验设计 | 第22页 |
| 3.4 数据预处理 | 第22-27页 |
| 3.4.1 步态数据去噪 | 第23-24页 |
| 3.4.2 步态数据周期划分 | 第24-26页 |
| 3.4.3 步态数据时间归一化 | 第26-27页 |
| 3.5 特征点提取 | 第27-33页 |
| 3.5.1 信号突变点检测原理 | 第27-29页 |
| 3.5.2 动态时间规整算法 | 第29-33页 |
| 3.6 步态识别验证 | 第33-35页 |
| 3.7 结果分析 | 第35页 |
| 3.8 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于多尺度熵与DTW相结合的身份识别方法及结果分析 | 第36-45页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 方法概述 | 第36-37页 |
| 4.3 实验设计 | 第37页 |
| 4.4 算法描述 | 第37-40页 |
| 4.5 算法验证与分析 | 第40-43页 |
| 4.5.1 重力方向上步态加速度信号多尺度熵算法的仿真与分析 | 第40-42页 |
| 4.5.2 动态时间规整算法仿真及分析 | 第42-43页 |
| 4.6 步态识别验证 | 第43-44页 |
| 4.7 结果分析 | 第44页 |
| 4.8 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻硕期间的科研成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
