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基于智能手机传感器的人体行为识别技术研究

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基于智能手机传感器的人体行为识别技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第1章 绪论第13-19页
  1.1 课题研究背景及意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状分析第14-17页
    1.2.1 国外研究现状第14-16页
    1.2.2 国内研究现状第16-17页
  1.3 本文研究内容以及创新点第17-18页
  1.4 本文组织结构第18-19页
第2章 研究的理论基础第19-32页
  2.1 人体行为识别技术概述第19-20页
  2.2 手机传感器概述第20-23页
    2.2.1 传感器的坐标系第20-21页
    2.2.2 加速度传感器第21页
    2.2.3 重力传感器第21-22页
    2.2.4 陀螺仪传感器第22页
    2.2.5 磁力传感器第22页
    2.2.6 气压传感器第22-23页
  2.3 分类算法第23-28页
    2.3.1 决策树第23-25页
    2.3.2 随机森林第25-26页
    2.3.3 一类分类第26-28页
  2.4 机器学习库第28-29页
    2.4.1 Sklearn机器学习库第28页
    2.4.2 Weka机器学习库第28-29页
    2.4.3 LibSVM机器学习库第29页
  2.5 评估指标第29-31页
    2.5.1 准确率第29页
    2.5.2 精确率第29-30页
    2.5.3 召回率第30页
    2.5.4 F1分数第30页
    2.5.5 混淆矩阵第30-31页
  2.6 本章小结第31-32页
第3章 传感器数据采集与预处理第32-47页
  3.1 数据采集第32-35页
  3.2 数据预处理第35-40页
    3.2.1 数据去噪第35-38页
    3.2.2 数据切分第38-40页
  3.3 特征提取与选择第40-46页
    3.3.1 特征提取第40-44页
    3.3.2 特征选择第44-46页
  3.4 本章小结第46-47页
第4章 人体行为分层组合分类模型第47-55页
  4.1 未见类别的识别第47-48页
  4.2 人体行为的分层结构第48-49页
  4.3 分层组合分类模型第49-50页
  4.4 实验评估与分析第50-54页
    4.4.1 实验描述第50页
    4.4.2 实验结果第50-54页
    4.4.3 实验对比第54页
  4.5 本章小结第54-55页
第5章 用户行为分析系统的设计与实现第55-64页
  5.1 系统概述第55页
  5.2 系统的体系结构第55-56页
  5.3 数据采集模块第56-57页
  5.4 数据预处理模块第57-58页
  5.5 特征提取模块第58-59页
  5.6 行为识别模块第59-60页
  5.7 运动指标模块第60-61页
  5.8 性能评估第61-63页
  5.9 本章小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-71页
附录A 攻读硕士期间获得的专利著作第71-72页
致谢第72页

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