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老年人活动监测系统的设计与实现

摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第14-20页
    1.1 研究目的和意义第14-15页
    1.2 研究现状第15-18页
        1.2.1 移动医疗系统技术现状第15-16页
        1.2.2 活动监测系统发展现状第16-18页
    1.3 研究内容与主要工作第18-19页
    1.4 本文结构第19-20页
第2章 相关技术第20-28页
    2.1 引言第20页
    2.2 移动医疗传感器第20-21页
        2.2.1 三轴加速度传感器第20-21页
        2.2.2 脉搏及血氧饱和度传感器第21页
    2.3 数字滤波器第21-23页
        2.3.1 数字滤波器的简介第21-22页
        2.3.2 FIR数字滤波器第22-23页
    2.4 人体摔倒识别第23-24页
        2.4.1 摔倒检测自动报警设备的分类第23-24页
        2.4.2 基于可穿戴设备的摔倒检测第24页
    2.5 SVM算法第24-27页
        2.5.1 SVM算法原理第25-27页
        2.5.2 SVM算法实现步骤第27页
    2.6 本章小结第27-28页
第3章 系统设计与实现第28-42页
    3.1 引言第28页
    3.2 系统总体架构设计第28-29页
    3.3 数据采集模块第29-32页
        3.3.1 开发环境搭建第29-30页
        3.3.2 三轴加速度传感器数据的采集第30-32页
        3.3.3 脉搏及血氧饱和度数据的采集第32页
    3.4 数据预处理模块第32-34页
        3.4.1 开发环境搭建第32-33页
        3.4.2 数据预处理第33-34页
    3.5 数据分析与报警模块第34-38页
        3.5.1 峰谷检测算法第35-36页
        3.5.2 SMO-SVM摔倒检测算法的实现第36-38页
        3.5.3 脉搏及血氧饱和度阈值设定第38页
    3.6 智能手机APP模块第38-41页
        3.6.1 开发环境搭建第38-39页
        3.6.2 Pedometer模块与SPO2模块第39-40页
        3.6.3 蓝牙通信模块第40-41页
    3.7 本章小结第41-42页
第4章 系统测试和结果分析第42-51页
    4.1 引言第42页
    4.2 系统测试环境第42-43页
        4.2.1 硬件环境第42-43页
        4.2.2 软件环境第43页
    4.3 系统测试第43-49页
        4.3.1 数据采集模块测试第44-45页
        4.3.2 数据预处理模块测试第45-46页
        4.3.3 数据分析模块测试第46-47页
        4.3.4 智能手机APP功能测试第47-49页
    4.4 系统评价第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
结论第51-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士学位期间发表的论文第56-57页
致谢第57页

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