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基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識(shí)別技術(shù)研究的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義隨著生活水平的提高和醫(yī)療技術(shù)的不斷進(jìn)步,人們對(duì)于心血管疾病、糖尿病、腫瘤等慢性疾病的關(guān)注越來(lái)越高,而這些疾病往往會(huì)對(duì)人們的身體機(jī)能造成影響,導(dǎo)致步態(tài)異常。因此,對(duì)于步態(tài)識(shí)別技術(shù)的研究和應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前,已經(jīng)有不少研究者使用各種方法進(jìn)行步態(tài)識(shí)別,如PCA、LDA、ICA等等。針對(duì)傳統(tǒng)方法存在維數(shù)災(zāi)難、容易受到噪聲干擾等問(wèn)題,我們將結(jié)合小波分析和支持向量機(jī)算法,提出一種新的多特征步態(tài)識(shí)別技術(shù),以提高步態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。二、研究?jī)?nèi)容和方法本文主要研究基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識(shí)別技術(shù),需要完成以下研究?jī)?nèi)容:1.數(shù)據(jù)采集:采集多個(gè)人群的步態(tài)數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括數(shù)據(jù)補(bǔ)償、坐標(biāo)變換等操作。2.特征提?。菏褂眯〔ǚ治鰧?duì)步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,提取時(shí)域、頻域和時(shí)頻域三個(gè)方面的特征。3.特征選擇:通過(guò)方差分析和互信息分析等算法對(duì)提取的特征進(jìn)行篩選,選擇出最有代表性的特征。4.分類器設(shè)計(jì):使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類器設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)對(duì)步態(tài)的識(shí)別和分類。5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證:對(duì)設(shè)計(jì)的步態(tài)識(shí)別算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F值等指標(biāo),以評(píng)估算法的性能。三、研究預(yù)期結(jié)果本文的預(yù)期結(jié)果如下:1.實(shí)現(xiàn)基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識(shí)別技術(shù)。2.比較該算法與PCA、LDA等傳統(tǒng)算法的步態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。3.突破傳統(tǒng)方法存在的維數(shù)災(zāi)難、過(guò)擬合等問(wèn)題,提高步態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性和可靠性。4.為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的步態(tài)異常檢測(cè)和康復(fù)治療提供有效的技術(shù)支持。四、研究進(jìn)度安排第一年:1.對(duì)步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和預(yù)處理。2.進(jìn)行小波分析,提取時(shí)域、頻域、時(shí)頻域三個(gè)方面的特征。3.完成特征選擇算法的編寫,對(duì)提取的特征進(jìn)行篩選。第二年:1.使用支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類器設(shè)計(jì)。2.對(duì)算法進(jìn)行調(diào)試和優(yōu)化,并進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證。3.編寫論文,撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。第三年:1.對(duì)設(shè)計(jì)的步態(tài)識(shí)別算法進(jìn)行全面評(píng)估。2.優(yōu)化和改進(jìn)算法,提高性能。3.論文修改和提交,答辯。五、研究經(jīng)費(fèi)和設(shè)備本研究需要采購(gòu)的設(shè)備和經(jīng)費(fèi)如下:1.步態(tài)采集儀器:20000元。2.服務(wù)器和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備:40000元。3.軟件開(kāi)發(fā)和算法實(shí)現(xiàn)的費(fèi)用:30000元。4.研究人員科研課題經(jīng)費(fèi):60000元??偨?jīng)費(fèi):150000元。六、結(jié)論本文提出的基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識(shí)別技術(shù),能夠克服傳統(tǒng)方法存在的維數(shù)災(zāi)難、過(guò)擬合等問(wèn)題,提高步態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性
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