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基于活动识别技术的移动健康关怀系统设计与实现

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第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3本文研究内容

1.4章节安排

第二章 移动健康关怀系统总体设计

2.1设计目标

2.2系统整体设计

2.3核心子系统介绍

2.4系统功能结构

2.5本章小结

第三章 活动识别子系统的分析与设计

3.1预处理

3.2活动推断

3.3误分类纠正

3.4能耗节省

3.5本章小结

第四章 生活质量评估子系统的分析与设计

4.1活动质量评估模型

4.2饮食质量评估模型

4.3本章小结

第五章 系统实现

5.1系统文件组织结构

5.2客户端核心子系统实现

5.3好友功能实现

5.4数据库实现

5.5客户端界面实现

5.6本章小结

第六章 系统测试与评价

6.1系统兼容性测试

6.2分类准确性测试

6.3系统能耗测试

6.4生活质量评估测试

6.5本章小结

第七章 结束语

7.1本文工作

7.2局限性及对未来的展望

致谢

参考文献

研究成果

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摘要

在日常生活中,诸如活动、饮食等的生活习惯深刻影响着人们的身心健康。设计出能够自动监测用户习惯的健康关怀系统受到越来越多研究者的关注。但通过相关研究发现,之前的系统在设备便携程度,活动、饮食信息发掘深度等方面存在诸多问题。
  针对这些问题,本文通过结合当前最新的软硬件发展成果,设计并实现了基于活动识别技术的移动健康关怀系统SmartCare。SmartCare能够仅通过智能手机,在不影响其正常使用的情况下,长期监测用户活动及饮食并基于此信息评估其生活质量。首先,本文在阐述了研究背景、意义以及国内外研究现状的基础上,介绍了系统的总体设计,主要包括活动识别和生活质量评估两个核心子系统。后者基于前者的输出结果实现对用户生活质量的评估功能。然后,本文详细介绍了两个子系统的分析与设计,并针对遇到的核心挑战给出了具体的解决方案。例如,为降低手机方向和位置变化的影响以及对手机计算、存储、电量等资源的消耗,本文设计并实现了 GO-Filter,位置决策器以及二级分类器,能耗节省器,自适应成帧算法等等;通过融合代谢当量,身体质量指数,食物等基本信息,本文很好地解决了活动和饮食两方面的评估问题。最后本文实现了SmartCare系统的应有功能。另外本文实现了好友功能,以增加系统的趣味性。
  基于日常生活中对SmartCare进行的严格测试结果表明:系统兼容性良好,在不同软硬件平台下,其所有功能均能稳定运行,平均CPU占用率为7.16%,内存占用为10.65MB;平均活动识别准确率为95.50%;每小时电量消耗约为2.60%;能够提供恰当的生活质量评估结果。系统达到了预定的设计目标。

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