基于音频的老年人居家监护系统研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 课题背景介绍 | 第14-15页 |
| 1.2 老年人监护发展现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容与结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 居家老年人监护系统架构和组成 | 第18-21页 |
| 2.1 系统框架 | 第18-20页 |
| 2.2 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 室内声源定位算法 | 第21-30页 |
| 3.1 声学定位 | 第21-22页 |
| 3.1.1 声学基础 | 第21-22页 |
| 3.1.2 声音的传播规律 | 第22页 |
| 3.2 定位算法 | 第22-24页 |
| 3.2.1 基于能量比的几何定位算法 | 第23页 |
| 3.2.2 解的选择 | 第23-24页 |
| 3.3 仿真实验 | 第24-30页 |
| 3.3.1 室内声音传播仿真引擎 | 第24-25页 |
| 3.3.2 能量衰减平方反比定律验证实验 | 第25-26页 |
| 3.3.3 仿真定位实验 | 第26-30页 |
| 第4章 老年监护系统实现与测试 | 第30-42页 |
| 4.1 智能设备采集端 | 第30-31页 |
| 4.1.1 Android麦克风采集 | 第30-31页 |
| 4.2 网络通信与传输协议 | 第31-33页 |
| 4.2.1 WiFi基础网络 | 第31-32页 |
| 4.2.2 MQTT协议 | 第32-33页 |
| 4.3 上位机程序 | 第33-34页 |
| 4.4 Android手机定位实验 | 第34-42页 |
| 4.4.1 手机麦克风测试与修正 | 第36-38页 |
| 4.4.2 定位实验 | 第38-42页 |
| 第5章 居家声音智能识别及异常报警 | 第42-68页 |
| 5.1 应用背景与方案 | 第42-47页 |
| 5.1.1 识别与报警 | 第43-44页 |
| 5.1.2 数据集概览 | 第44-47页 |
| 5.2 音频特征提取 | 第47-54页 |
| 5.2.1 时域特征 | 第48-49页 |
| 5.2.2 频域特征 | 第49-51页 |
| 5.2.3 感知特征 | 第51-53页 |
| 5.2.4 特征提取方案 | 第53-54页 |
| 5.3 特征预处理与特征选择 | 第54-58页 |
| 5.3.1 无量纲化预处理 | 第55页 |
| 5.3.2 特征选择方案研究现状 | 第55-56页 |
| 5.3.3 基于随机森林的特征选择 | 第56-58页 |
| 5.4 分类算法与实验分析 | 第58-64页 |
| 5.4.1 分类算法概要 | 第58-59页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第59-64页 |
| 5.5 异常报警方案与实验 | 第64-66页 |
| 5.6 总结与不足 | 第66-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 工作总结 | 第68页 |
| 6.2 未来展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 作者简历 | 第75页 |
