基于多MEMS惯性传感器的步态分析与研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状与应用领域 | 第14-19页 |
| 1.2.1 步态分析系统的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.2 步态分析的应用领域 | 第18-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第20-21页 |
| 第2章 姿态角解算的理论基础 | 第21-33页 |
| 2.1 坐标系 | 第21-22页 |
| 2.1.1 载体坐标系 | 第21页 |
| 2.1.2 地理坐标系 | 第21页 |
| 2.1.3 导航坐标系 | 第21页 |
| 2.1.4 人体坐标系 | 第21-22页 |
| 2.2 姿态角的表示及坐标系变换 | 第22-26页 |
| 2.2.1 欧拉角 | 第22-24页 |
| 2.2.2 四元数 | 第24-26页 |
| 2.2.3 四元数与欧拉角的转换 | 第26页 |
| 2.3 姿态融合算法 | 第26-32页 |
| 2.3.1 卡尔曼滤波融合算法 | 第27-29页 |
| 2.3.2 互补滤波融合算法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 四元数姿态融合算法 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 惯性运动捕捉模块的设计与实现 | 第33-43页 |
| 3.1 硬件系统的设计与实现 | 第33-38页 |
| 3.1.1 主控芯片选型及外围电路 | 第33-34页 |
| 3.1.2 MPU6050外围电路设计 | 第34-35页 |
| 3.1.3 HMC5883L外围电路设计 | 第35-36页 |
| 3.1.4 通信接口及外围电路设计 | 第36-37页 |
| 3.1.5 电源管理方案 | 第37-38页 |
| 3.1.6 系统硬件与实物展示 | 第38页 |
| 3.2 系统软件的设计 | 第38-42页 |
| 3.2.1 加速度计校准 | 第39-40页 |
| 3.2.2 磁力计校准 | 第40-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 运动数据转换与可视化 | 第43-51页 |
| 4.1 人体层次骨架模型与运动数据采集 | 第43-44页 |
| 4.2 运动数据转换存储 | 第44-46页 |
| 4.2.1 BVH运动数据文件 | 第44-46页 |
| 4.2.2 BVH运动数据合成 | 第46页 |
| 4.3 基于 OpenGL 的运动可视化软件 | 第46-48页 |
| 4.4 软件展示 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 多传感器融合计算步态参数与特征提取 | 第51-67页 |
| 5.1 多传感器融合 | 第51-52页 |
| 5.2 步态参数 | 第52-56页 |
| 5.2.1 时间参数 | 第52-55页 |
| 5.2.2 空间参数 | 第55-56页 |
| 5.2.3 对称性参数 | 第56页 |
| 5.3 基于自适应阈值的步态检测算法 | 第56-61页 |
| 5.3.1 陀螺仪与加速度计的数据预处理 | 第56-57页 |
| 5.3.2 自适应阈值步态检测 | 第57-59页 |
| 5.3.3 决策层融合步态检测结果并验证 | 第59-61页 |
| 5.4 基于步态特征的零速度更新算法 | 第61-63页 |
| 5.5 基于PRSA算法的特征提取 | 第63-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 步态分析与识别 | 第67-75页 |
| 6.1 运动采集与步态参数分析 | 第67-70页 |
| 6.1.1 运动采集 | 第67页 |
| 6.1.2 步态参数分析 | 第67-70页 |
| 6.2 步态特征参数的相关性分析 | 第70-71页 |
| 6.3 基于SVM的多特征步态识别 | 第71-74页 |
| 6.3.1 SVM核函数与参数 | 第72页 |
| 6.3.2 SVM训练与实验结果分析 | 第72-74页 |
| 6.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第7章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 总结 | 第75-76页 |
| 7.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第83页 |
