| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 论文的工作内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 跌倒监护系统相关技术概述 | 第15-22页 |
| 2.1 Android操作系统概述 | 第15-16页 |
| 2.1.1 Android的系统架构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 Android的应用基础及组件 | 第16页 |
| 2.2 MEMS惯性传感器概述 | 第16-20页 |
| 2.2.1 MEMS陀螺仪的工作原理及其内部构造 | 第16-18页 |
| 2.2.2 MEMS加速度计的工作原理及其内部构造 | 第18-20页 |
| 2.3 手机定位技术概述 | 第20-21页 |
| 2.3.1 卫星定位 | 第20-21页 |
| 2.3.2 蜂窝网定位 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 智能手机老人跌倒监护系统设计 | 第22-38页 |
| 3.1 可行性分析 | 第22-23页 |
| 3.2 系统需求分析 | 第23-25页 |
| 3.2.1 系统功能需求分析 | 第23-24页 |
| 3.2.2 系统性能需求分析 | 第24页 |
| 3.2.3 系统工作流程分析 | 第24-25页 |
| 3.3 跌倒监护系统概要设计 | 第25-27页 |
| 3.4 跌倒监护系统Android组件设计 | 第27-29页 |
| 3.4.1 Activity交互界面设计 | 第27-28页 |
| 3.4.2 Service后台服务设计 | 第28-29页 |
| 3.5 传感器数据滤波设计 | 第29-32页 |
| 3.5.1 传感器数据中值滤波 | 第29-31页 |
| 3.5.2 加速度计滤除重力分量 | 第31-32页 |
| 3.6 跌倒检测算法设计 | 第32-37页 |
| 3.6.1 人体运动模式 | 第32-33页 |
| 3.6.2 系统坐标系定义 | 第33-34页 |
| 3.6.3 跌倒检测决策树算法 | 第34-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 跌倒监护系统实现 | 第38-52页 |
| 4.1 开发平台搭建与准备工作 | 第38-40页 |
| 4.1.1 项目硬件平台 | 第38-39页 |
| 4.1.2 Android开发环境搭建 | 第39-40页 |
| 4.2 跌倒监护系统实现 | 第40-51页 |
| 4.2.1 Activity交互设计 | 第42-45页 |
| 4.2.2 Service后台服务设计 | 第45-47页 |
| 4.2.3 系统功能模块设计 | 第47-49页 |
| 4.2.4 配置Manifest文件 | 第49-50页 |
| 4.2.5 APK文件导出 | 第50-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 跌倒监护系统测试及结果分析 | 第52-57页 |
| 5.1 有效性分析 | 第52-55页 |
| 5.2 算法评价 | 第55-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 论文总结 | 第57-58页 |
| 6.2 研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63-68页 |