| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 动作识别研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 压缩感知在无线传感器网络中应用的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究问题 | 第17页 |
| 1.4 主要工作 | 第17-18页 |
| 1.5 结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 相关理论 | 第20-27页 |
| 2.1 体域网中动作识别 | 第20-22页 |
| 2.1.1 特征提取 | 第20-21页 |
| 2.1.2 分类算法 | 第21-22页 |
| 2.2 压缩感知与稀疏表示 | 第22-26页 |
| 2.3 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于时空相关性的动作识别方法 | 第27-42页 |
| 3.1 动作信号的时空相关性分析 | 第27-29页 |
| 3.2 时空稀疏方法 | 第29-37页 |
| 3.2.1 分布式压缩 | 第30-32页 |
| 3.2.2 动作识别的稀疏表示分类模型 | 第32-33页 |
| 3.2.3 基于边界优化的求解算法 | 第33-37页 |
| 3.2.4 STSRC-BO方法描述 | 第37页 |
| 3.3 实验评估 | 第37-41页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第37-38页 |
| 3.3.2 识别处理以及参数设置 | 第38页 |
| 3.3.3 STSRC-BO与其他方法的识别性能比较 | 第38-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于动作识别的自适应压缩感知机制 | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 自适应压缩感知模型 | 第43-44页 |
| 4.3 基于动作识别的自适应压缩感知机制 | 第44-48页 |
| 4.3.1 能量模型 | 第45页 |
| 4.3.2 识别率性能模型 | 第45-46页 |
| 4.3.3 自适应压缩感知机制问题描述 | 第46页 |
| 4.3.4 暴力搜索算法 | 第46-48页 |
| 4.4 实验评估与分析 | 第48-51页 |
| 4.4.1 实验数据集及参数处理 | 第48-49页 |
| 4.4.2 无线通信能量设置 | 第49页 |
| 4.4.3 不同动作识别率分析 | 第49-50页 |
| 4.4.4 能量有效性分析 | 第50-51页 |
| 4.5 小结 | 第51-52页 |
| 第5章 原型系统搭建 | 第52-59页 |
| 5.1 节点选择与系统搭建台 | 第52-54页 |
| 5.2 上位机监测与数据显示 | 第54页 |
| 5.3 动作识别的原型验证 | 第54-58页 |
| 5.3.1 数据采集 | 第54-55页 |
| 5.3.2 自适应压缩感知过程描述 | 第55页 |
| 5.3.3 算法与能量有效性验证 | 第55-58页 |
| 5.4 小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-68页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间所参与的项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |