基于可穿戴传感器的人体行为主动识别的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第14-22页 |
| 2.1 行为活动识别系统 | 第14-15页 |
| 2.2 传感器设备 | 第15-16页 |
| 2.3 迁移学习 | 第16-17页 |
| 2.4 行为识别算法 | 第17-20页 |
| 2.5 识别系统的评价指标 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于知识迁移的行为识别算法研究与验证 | 第22-44页 |
| 3.1 节点间知识迁移 | 第22-24页 |
| 3.2 数据融合算法 | 第24-25页 |
| 3.3 识别加权k近邻算法 | 第25-28页 |
| 3.3.1 k近邻算法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 识别加权k近邻算法 | 第26-28页 |
| 3.4 最近距离中心算法 | 第28-29页 |
| 3.5 节点稳定状态评估 | 第29页 |
| 3.6 实验与分析 | 第29-43页 |
| 3.6.1 人体行为活动的选择 | 第30页 |
| 3.6.2 设备的选择 | 第30-32页 |
| 3.6.3 实验数据 | 第32-33页 |
| 3.6.4 数据的预处理 | 第33-39页 |
| 3.6.5 rwkNN算法的系数确定 | 第39页 |
| 3.6.6 算法验证与对比 | 第39-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 人体行为识别系统的设计与实现 | 第44-65页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第44-45页 |
| 4.1.1 系统功能需求 | 第44页 |
| 4.1.2 系统用例图 | 第44-45页 |
| 4.1.3 可行性分析 | 第45页 |
| 4.2 系统的总体设计 | 第45-48页 |
| 4.2.1 系统总体架构设计 | 第46-47页 |
| 4.2.2 系统模块划分 | 第47-48页 |
| 4.3 系统的详细设计与实现 | 第48-59页 |
| 4.3.1 设备接入模块设计与实现 | 第48-50页 |
| 4.3.2 数据预处理模块设计与实现 | 第50-52页 |
| 4.3.3 行为识别模块设计与实现 | 第52-57页 |
| 4.3.4 数据展示模块设计与实现 | 第57-58页 |
| 4.3.5 数据管理模块设计与实现 | 第58-59页 |
| 4.4 系统的验证测试 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
