| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作及研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 相关工作及研究理论基础 | 第18-26页 |
| 2.1 加速度传感器原理及其数据特点 | 第18-20页 |
| 2.1.1 加速度传感器原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 人体活动三轴加速度数据特点 | 第19-20页 |
| 2.2 人体活动的能量消耗与信息熵 | 第20-21页 |
| 2.3 加速度传感器数据预处理 | 第21-24页 |
| 2.3.1 三轴加速度传感器数据整合 | 第22页 |
| 2.3.2 数据加窗处理 | 第22-23页 |
| 2.3.3 数据滤波降噪处理 | 第23-24页 |
| 2.4 DSI采样策略介绍 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 针对不同应用场景的人体活动检测算法 | 第26-47页 |
| 3.1 一种改进的双门限判别人体活动端点检测算法 | 第26-40页 |
| 3.1.1 三维加速度信号短时能量定义 | 第26-28页 |
| 3.1.2 三维加速度信号短时过零率定义 | 第28-37页 |
| 3.1.3 针对加速度数据改进的双门限判别法则 | 第37-40页 |
| 3.2 一种基于信息熵的人体活动端点检测算法 | 第40-46页 |
| 3.2.1 熵函数的构造 | 第40-41页 |
| 3.2.2 三维加速度信源信息熵模型 | 第41-42页 |
| 3.2.3 三维加速度信源的联合熵 | 第42-44页 |
| 3.2.4 基于信源联合熵的端点检测算法 | 第44-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 资源受限环境下人体活动数据传输策略 | 第47-57页 |
| 4.1 针对流数据的分布式预处理架构 | 第48-49页 |
| 4.2 基于端点检测的流数据有效信号提取与存储技术 | 第49-51页 |
| 4.3 基于端点检测与DSI方法的传感器动态采样策略 | 第51-53页 |
| 4.3.1 静止段的动态采样规则 | 第52页 |
| 4.3.2 最高采样率Nn以及 Δ 值的设定 | 第52-53页 |
| 4.3.3 三轴加速度传感器的数据适配 | 第53页 |
| 4.4 客户端与服务器数据传输规则 | 第53-56页 |
| 4.4.1 数据存储队列与上传队列的建立 | 第54-55页 |
| 4.4.2 数据上传窗口的判定 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第57-68页 |
| 5.1 实验环境概述 | 第57-58页 |
| 5.2 SCUT-NAA数据库数据介绍 | 第58-59页 |
| 5.3 三轴加速度传感器分量轴数据与三轴整合数据对比 | 第59-61页 |
| 5.4 两种端点检测算法对比分析 | 第61-65页 |
| 5.4.1 三种过零率的取舍分析 | 第61-62页 |
| 5.4.2 两种端点检测算法横向对比分析 | 第62-64页 |
| 5.4.3 基于信息熵的端点检测算法在行为识别中的效用分析 | 第64-65页 |
| 5.5 资源受限条件下数据传输策略实验分析 | 第65-67页 |
| 5.5.1 静止段动态采样策略的对比分析 | 第65-66页 |
| 5.5.2 资源受限条件下数据传输规则的效用分析 | 第66-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第74-75页 |
