基于MEMS惯性传感器的可穿戴式跌倒检测系统研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 老人跌倒伤害现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.2.2 跌倒检测系统研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 跌倒检测算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本论文主要的研究内容及结构安排 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 系统硬件设计 | 第18-24页 |
| 2.1 系统需求分析及设计 | 第18页 |
| 2.2 系统设计方法 | 第18-19页 |
| 2.3 系统硬件框架 | 第19页 |
| 2.4 MEMS惯性传感器传感器模块 | 第19-20页 |
| 2.5 微控制器模块 | 第20页 |
| 2.6 电源模块 | 第20-21页 |
| 2.7 GPRS/GPS模块 | 第21页 |
| 2.8 蓝牙模块 | 第21-22页 |
| 2.9 报警模块 | 第22页 |
| 2.10 印制电路板设计 | 第22-23页 |
| 2.11 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 跌倒检测 | 第24-58页 |
| 3.1 行为定义 | 第24-25页 |
| 3.2 姿态解析 | 第25-34页 |
| 3.2.1 静态姿态解析 | 第25-26页 |
| 3.2.2 四元数姿态解析 | 第26-34页 |
| 3.3 数据预处理 | 第34-35页 |
| 3.4 特征部位选择 | 第35-36页 |
| 3.5 姿态数据分析 | 第36-46页 |
| 3.5.1 加速度变化 | 第37-40页 |
| 3.5.2 角速度变化 | 第40-42页 |
| 3.5.3 角度变化 | 第42-44页 |
| 3.5.4 姿态数据综合变化 | 第44-46页 |
| 3.6 支持向量机理论 | 第46-52页 |
| 3.6.1 支持向量机简介 | 第46-50页 |
| 3.6.2 支持向量机方法实现 | 第50-52页 |
| 3.7 多级阈值检测法 | 第52-54页 |
| 3.7.1 样本构建 | 第52页 |
| 3.7.2 支持向量机确定阈值 | 第52-54页 |
| 3.8 基于支持向量机的检测法 | 第54-57页 |
| 3.8.1 特征向量提取 | 第54-56页 |
| 3.8.2 基于分裂法特征向量优化 | 第56-57页 |
| 3.9 本章小结 | 第57-58页 |
| 第4章 系统软件设计 | 第58-64页 |
| 4.1 初始化程序 | 第58-59页 |
| 4.2 IIC驱动程序 | 第59-61页 |
| 4.3 数据读取与处理 | 第61-62页 |
| 4.4 报警信息发送 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 实验与讨论 | 第64-70页 |
| 5.1 跌倒检测的结果定义 | 第64-65页 |
| 5.2 多级阈值检测实验结果分析 | 第65-66页 |
| 5.3 支持向量机法检测实验分析 | 第66-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-72页 |
| 总结 | 第70页 |
| 展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第79页 |
