基于多信息融合的老人跌倒检测系统
老年人论文 跌倒检测论文 卡尔曼滤波器论文 姿态检测论文
论文详情
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 跌倒检测研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外跌倒检测研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 跌倒检测信息获取 | 第17-29页 |
| 2.1 老年人跌倒特征分析 | 第17-21页 |
| 2.2 器件选型及硬件设计 | 第21-26页 |
| 2.2.1 跌倒检测系统整体设计 | 第21-22页 |
| 2.2.2 主控电路模块 | 第22-23页 |
| 2.2.3 运动传感器电路模块 | 第23-24页 |
| 2.2.4 心率传感器电路模块 | 第24-25页 |
| 2.2.5 电源管理电路 | 第25-26页 |
| 2.3 跌倒信息特征获取及数据样本类型分析 | 第26-29页 |
| 第3章 基于两阶段阈值法的多传感器融合跌倒检测方法 | 第29-43页 |
| 3.1 阈值法的跌倒模型 | 第29-30页 |
| 3.2 基于扩展卡尔曼的运动信息提取 | 第30-39页 |
| 3.2.1 线性离散卡尔曼滤波原理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 扩展卡尔曼滤波 | 第33-35页 |
| 3.2.4 跌倒检测系统信息融合 | 第35-39页 |
| 3.3 基于两阶段式阈值法的老人跌倒检测算法 | 第39-42页 |
| 3.4 小结 | 第42-43页 |
| 第4章 实验与讨论 | 第43-55页 |
| 4.1 跌倒检测系统 | 第43页 |
| 4.2 传感器数据分析 | 第43-48页 |
| 4.2.1 运动传感器数据检测 | 第44-46页 |
| 4.2.2 心率传感器数据检测 | 第46页 |
| 4.2.3 数据融合数据分析 | 第46-48页 |
| 4.3 跌倒算法实验结果与分析 | 第48-54页 |
| 4.4 小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 对下一步研究的展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
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