步态特征分析及神经网络识别步态模式的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究本课题的目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外关于该课题的研究现状及趋势 | 第12-15页 |
| ·国外的研究状况和发展方向 | 第12-14页 |
| ·国内的研究状况和发展方向 | 第14-15页 |
| ·论文的主要内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于加速度信号的步态特征提取与分析 | 第17-33页 |
| ·步态加速度信号的采集与预处理 | 第17-24页 |
| ·步态加速度信号采集系统简介 | 第17-18页 |
| ·步态加速度信号的预处理 | 第18-24页 |
| ·位置校准处理 | 第20-21页 |
| ·去噪处理 | 第21-23页 |
| ·归一化处理 | 第23-24页 |
| ·步频特征的分析 | 第24-28页 |
| ·基于时间窗与尖峰数的计步方法 | 第25-28页 |
| ·基于无偏自相关系数的步频特征分析 | 第28页 |
| ·步态对称性特征的分析 | 第28-31页 |
| ·基于无偏自相关系数的步态对称性分析 | 第29-30页 |
| ·基于时相对称指数的步态对称性分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于神经网络的步态模式识别 | 第33-47页 |
| ·神经网络与模式识别 | 第33-34页 |
| ·神经网络基础理论 | 第34-37页 |
| ·BP 神经网络简介 | 第35-36页 |
| ·BP 神经网络的学习规则 | 第36-37页 |
| ·BP 神经网络在步态模式识别上的应用 | 第37-45页 |
| ·步态模式识别的预处理操作 | 第38-41页 |
| ·时间窗分割与加模式标签 | 第38-39页 |
| ·时域/频域特征提取 | 第39-41页 |
| ·MATLAB 环境下构建 BP 神经网络 | 第41-45页 |
| ·神经网络工具箱的使用 | 第41-42页 |
| ·平均影响值法优化 BP 神经网络 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第47-55页 |
| ·实验规则 | 第47-48页 |
| ·步态特征实验的实验规则 | 第47页 |
| ·步态模式识别实验的实验规则 | 第47-48页 |
| ·步态加速度信号数据库 | 第48页 |
| ·步态特征实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·步态模式识别实验结果分析 | 第49-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·全文总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作和发表的文章 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
