| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 运动辅助系统研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 力量运动处方研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于加速度传感器的动作识别方法 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 哑铃锻炼处方系统总体设计 | 第14-33页 |
| 2.1 哑铃运动分析 | 第14-16页 |
| 2.2 哑铃锻炼处方系统总体需求分析 | 第16-17页 |
| 2.3 哑铃锻炼处方系统总体结构设计 | 第17-18页 |
| 2.4 硬件设计 | 第18-24页 |
| 2.4.1 传感器选用 | 第18-19页 |
| 2.4.2 数据传输模块选型 | 第19-22页 |
| 2.4.3 哑铃运动数据采集模块设计及安装位置分析 | 第22-24页 |
| 2.4.4 运动交互平台选型 | 第24页 |
| 2.5 软件设计 | 第24-32页 |
| 2.5.1 软件功能结构 | 第24-26页 |
| 2.5.2 APPUI设计 | 第26-30页 |
| 2.5.3 数据库设计 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 哑铃动作识别方法的研究 | 第33-48页 |
| 3.1 姿态解算 | 第33-39页 |
| 3.1.1 坐标变换 | 第33-35页 |
| 3.1.2 姿态角解算 | 第35-36页 |
| 3.1.3 数据融合 | 第36-39页 |
| 3.2 加速度数据处理 | 第39-42页 |
| 3.2.1 加速度信号平滑去噪 | 第39-40页 |
| 3.2.2 动作起始点和终止点判断 | 第40-41页 |
| 3.2.3 加速度信号特征提取 | 第41-42页 |
| 3.3 哑铃动作识别算法的实现 | 第42-46页 |
| 3.3.1 KNN算法 | 第42-45页 |
| 3.3.2 融合决策树的KNN算法 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 哑铃锻炼评判与处方修正 | 第48-56页 |
| 4.1 不同动作类型的动作规范 | 第48-49页 |
| 4.2 锻炼效果评判与处方修正 | 第49-54页 |
| 4.2.1 动作完成度 | 第49-52页 |
| 4.2.2 哑铃错误动作纠正 | 第52-53页 |
| 4.2.3 运动时长以及间隔时长 | 第53-54页 |
| 4.3 系统验证实验 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |