声明
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 国内外研究现状及分析
1.3 本文工作及组织框架
第二章 冻结步态信号采集及样本集获取
2.1 基于运动感知的冻结步态检测过程及其检测性能指标
2.1.1 检测过程简述
2.1.2 检测性能指标
2.2 冻结步态信号采集
2.2.1 运动传感器及其部署描述
2.2.2 数据获取与存储
2.2.3 患者入选标准
2.2.4 试验流程
2.3 数据预处理
2.4 样本集获取
2.5 本章小结
第三章 冻结步态特征选择及传感器配置评估
3.1 冻结步态特征提取
3.2 特征选择方法的研究
3.2.1 特征选择方法概述
3.2.2 基于单因素方差分析的步态特征选择
3.2.3 基于互信息的步态特征选择
3.2.4 特征选择方法比较
3.3 传感器配置评估及特征选择
3.3.1 单一传感器配置评估
3.3.2 多传感器配置评估
3.3.3 传感器特征选择
3.4 本章小结
第四章 冻结步态识别方法的研究
4.1 分类算法性能的影响因素
4.1.1 数据集样本不平衡问题
4.1.2 划分时间窗策略问题
4.2 分类算法设计
4.2.1 基于随机森林的冻结步态分类算法
4.2.2 基于AdaBoost的冻结步态分类算法
4.2.3 基于线性判别分析的冻结步态分类算法
4.2.4 基于多层感知神经网络的冻结步态分类算法
4.3 实验结果与分析
4.3.1 正负样本比例优化结果
4.3.2 时间窗和步长优化结果
4.4 冻结步态识别结果与分析
4.5 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
致谢
参考文献
附录 攻读硕士学位期间发表的论文与专利
