人类日常活动数据的采集及其对睡眠影响的研究计算机科学与技术专业论文.docxVIP

目录目 目录 目 录 中文摘要 I Abstract ． ．II 第1章绪论 ．．1 1．1研究背景和意义 ．．1 1．2国内外的研究现状 ．．2 1．2．1人类日常活动的识别研究现状 2 1．2．2运动量对于睡眠的影响研究现状 3 1．2．3具体活动对于睡眠的影响研究现状 5 1．3本文主要研究内容 一6 l。4本文的组织安排 一7 第2章基于人类日常活动识别的预测 ．9 2．1 引言 一9 2．2相关工作 10 2．3关于活动识别的系统模型及问题定义 ．11 2．3．1系统模型 ll 2．3．2问题定义 11 2．4人类日常活动的预测 12 2．4．1 SVM支持向量机模型 12 2．4．2数据预处理 ．．1 3 2．4．3特征提取 ．．1 5 2．4．4特征矩阵降维算法 ．．2l 2．5实验结果与分析 22 2．5．1数据集 ．．22 2．5．2特征数量的变化 一26 2．6本章小结 28 万方数据 目录第3章运动量对于睡眠的影响 目录 第3章运动量对于睡眠的影响 29 3．1 引言 ．29 3．2相关工作 30 3．3问题描述 30 3．4运动量对睡眠的预测模型 3 l 3．4．1数据收集 ．．31 3．4．2特征选择 ．．34 3．4．3特征数据的规范化 ．．38 3-5实验结果与分析 ．．j ．38 3．5．1运动量大对睡眠的影响 ．．39 3．5．2运动量适中对睡眠的影响 ．．： 41 3．5．3运动量小对睡眠的影响 ．．42 3．5．4运动量对睡眠的影响 j ．．44 3．6本章小结 j 46 第4章具体运动对睡眠的影响 47 4．1 引言 。 ．．47 4．2相关工作 47 4．3运动量对睡眠的预测模型 48 4。3．1数据收集 o 49 4．3．2原始数据预处理 ．．． 53 4．3．3特征选择 ．．53 4．4实验结果及分析 56 4．4．1具体运动对睡眠的预测 一57 4．5本章小结 ： 60 结论 ． 6 l 参考文献 63 致谢 71 万方数据 目录攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 目录 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 72 独创性声明 73 万方数据 第1章绪论第1章绪论 第1章绪论 第1章绪论 1．1研究背景和意义 随着计算机和网络技术的不断发展，普适计算的发展诸如可负担的和不引人注 目的无线传感器以及高效的数据处理技术在成本效益和技术驱动的医疗解决方案 上已经达到了前所未有的发展，并且对于普适医疗保健领域，就是普适计算技术 的使用与医疗监测相结合并且无缝地融入人们的日常生活领域，这是一个迅速发 展的研究领域，近年来吸引了越来越多的研究人员。作为其领域内的一个关键问题， 自动识别和记录人类日常活动对于提高医疗服务提供者的效率拥有巨大的潜力。 近年来，随着传感器和机器学习的不断发展，基于传感器进行人类日常活动数 据的采集以及分析得到了广泛的发展。人类日常活动识别在普适计算和模式识别 的领域中一直是一个有意义并且有挑战性的主题并且人类日常活动识别技术在现 实生活中有着各种各样的应用，例如照顾老年人、健康支持以及个人生活日志等。 日常活动和行为是人类健康状况的关键指标。近年来，大量的临床研究证明人 类活动和行为与医学疾病，如肥胖、自闭症、脑瘫有着高度相关性。因此，重要的 是要使人类活动测量能够准确，并证明数据可以作为医疗诊断和治疗的证据。目前， 主要有两种方法来监测人类活动。 一个是部署基于视觉的远程传感器(如摄像机、雷达和红外)在停车场，办公大 楼和机场等基础设施。这种传感器可以应用在监测系统、视频浏览和人机接VI(HCI) 的设计等应用程序中。基于视觉的远程传感器用一系列的2D或者3D图像序列在 人类日常活动领域中做了大量的而研究。大多数发表的研究或者基于形状特征或 者基于运动特性。 另一种方法是将惯性传感器(加速度计、陀螺仪等)附加到人体的身体部位。 由于惯性传感器是低成本、小型，而且容易被集成到个人随身携带的设备，如智能 手机、手表、和服装(如鞋子、衣服、帽子)。所以近年来惯性传感器对于人类活 万方数据 黑龙江大学硕士学位论文 黑龙江大学硕士学位论文 动的传感和跟踪已经成为流行。 在所有人类活动传感技术中，可穿戴传感系统的优点就是可以让用户带着一整 天，使其不断收集人们的活动信息。这种独特的特性使其成为一个完美的平台来提 供长期的个性化医疗在任何地方和任何时间，使广泛的医疗保健应用程序包括个人 健康监测、预防和慢性医疗和老年支持。 人类日常活动行为可以划分为两类【3】，基本日常活动和器具性活动。基本日常 活动包括静止、走路、跑步、上下楼等人体的日常行为活动。器具性活动包括， 打球、跳绳、骑单车、购物等需要用到器具的复杂人类活动。由于我们经常做这 些基本的日常活