基于MEMS惯性传感器的人体精准姿势识别
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 运动信息采集系统的设计 | 第15-20页 |
| 2.1 惯性传感器的选择 | 第15-17页 |
| 2.2 主控制器和无线射频模块 | 第17-19页 |
| 2.3 小结 | 第19-20页 |
| 第3章 降噪算法 | 第20-30页 |
| 3.1 陀螺仪数据降噪 | 第21-22页 |
| 3.2 加速度数据降噪 | 第22-29页 |
| 3.2.1 硬件纠偏 | 第22-23页 |
| 3.2.2 重力加速度消除 | 第23-27页 |
| 3.2.3 加速度数据插值 | 第27-28页 |
| 3.2.4 高频随机噪声消除 | 第28-29页 |
| 3.3 小结 | 第29-30页 |
| 第4章 肢体追踪和姿势识别算法 | 第30-38页 |
| 4.1 追踪算法 | 第31-33页 |
| 4.2 利用传感器灵敏性提高精度算法 | 第33-35页 |
| 4.3 利用人体关节局限性提高精度算法 | 第35-36页 |
| 4.4 姿势识别算法 | 第36-37页 |
| 4.5 小结 | 第37-38页 |
| 第5章 实验及分析 | 第38-49页 |
| 5.1 系统流程和实验环境 | 第38-39页 |
| 5.2 数据降噪结果 | 第39-41页 |
| 5.2.1 硬件纠偏以及去除重力加速度的影响 | 第39-40页 |
| 5.2.2 消除高频随机噪声的运动数据 | 第40-41页 |
| 5.3 追踪精度 | 第41-45页 |
| 5.4 识别成功率 | 第45-47页 |
| 5.5 延时性 | 第47-48页 |
| 5.6 小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结及未来的工作 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第55页 |
