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基于可穿戴技术的智能鞋的研究

摘要第2-3页
ABSTRACT第3页
第1章 绪论第7-14页
    1.1 课题研究背景第7-8页
    1.2 课题研究的目的与意义第8页
    1.3 国内外关于跌倒检测的研究现状第8-12页
        1.3.1 自主报警系统第8-9页
        1.3.2 基于视频图像分析的跌倒检测系统第9-10页
        1.3.3 环境式的跌倒检测系统第10页
        1.3.4 基于可穿戴技术的跌倒检测系统第10-12页
    1.4 本篇论文的研究内容和组织结构第12-13页
        1.4.1 主要的研究内容第12页
        1.4.2 论文的组织结构第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
第2章 跌倒分析第14-18页
    2.1 人体平衡的研究与分析第14页
    2.2 老年人跌倒危险因素第14-15页
        2.2.1 内在危险因素第14-15页
        2.2.2 外在危险因素第15页
    2.3 人体活动的分类第15-16页
        2.3.1 ADL的概念第15-16页
        2.3.2 分类的依据第16页
    2.4 跌倒坐标轴的建立第16-17页
    2.5 本章小结第17-18页
第3章跌倒检测系统的硬件设计第18-39页
    3.1 系统整体介绍第18页
    3.2 系统设计方案第18-19页
    3.3 主控板ARDUINO 101 的介绍第19-25页
        3.3.1 Arduino 101 开发板的硬件组成介绍第20-22页
        3.3.2 运动传感器介绍第22-23页
        3.3.3 神经网络技术的介绍第23-25页
    3.4 网络通信和定位方式选择第25-29页
        3.4.1 蓝牙模块的介绍第25-27页
        3.4.2 SIM808模块的介绍第27-29页
        3.4.3 SIM808模块的连接第29页
    3.5 扩展板第29-31页
        3.5.1 IO扩展板V7.1 的介绍第29-30页
        3.5.2 IO扩展板V7.1 的连接第30-31页
    3.6 报警装置、电池装置和存储装置第31-38页
        3.6.1 报警装置第31-33页
        3.6.2 电池装置第33-36页
        3.6.3 存储装置第36-38页
    3.7 硬件整体连接图第38页
    3.8 本章小结第38-39页
第4章 跌倒检测系统的软件设计第39-64页
    4.1 软件开发第39-41页
        4.1.1 开发环境的介绍第39-41页
        4.1.2 开发语言的介绍第41页
    4.2 跌倒检测功能的设计第41-61页
        4.2.1 数据的采集第42-44页
        4.2.2 数据的分析第44-49页
        4.2.3 数据的处理第49-54页
        4.2.4 数据的学习与识别第54-61页
    4.3 对外报警功能的实现第61-63页
        4.3.1 蜂鸣器报警第61页
        4.3.2 远程发送短信至家人第61-63页
    4.4 本章小结第63-64页
第5章 功能测试第64-73页
    5.1 跌倒检测功能测试第64-67页
        5.1.1 数据的采集第64-65页
        5.1.2 数据的处理第65-66页
        5.1.3 数据的学习与识别第66-67页
    5.2 对外报警功能第67-69页
        5.2.1 蜂鸣器报警第67-68页
        5.2.2 远程发送短信至家人第68-69页
    5.3 整体测试与实验验证第69-72页
        5.3.1 系统整体测试流程第69-70页
        5.3.2 测试结果第70-71页
        5.3.3 实验验证第71-72页
    5.4 本章小结第72-73页
第6章 总结与展望第73-75页
    6.1 论文总结第73页
    6.2 未来展望第73-75页
        6.2.1 硬件方面第74页
        6.2.2 测试方面第74页
        6.2.3 其他方面第74-75页
参考文献第75-79页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第79-80页
致谢第80页

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