基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識別技術(shù)研究的開題報告

基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識別技術(shù)研究的開題報告一、研究背景和意義隨著生活水平的提高和醫(yī)療技術(shù)的不斷進步，人們對于心血管疾病、糖尿病、腫瘤等慢性疾病的關(guān)注越來越高，而這些疾病往往會對人們的身體機能造成影響，導致步態(tài)異常。因此，對于步態(tài)識別技術(shù)的研究和應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實意義。目前，已經(jīng)有不少研究者使用各種方法進行步態(tài)識別，如PCA、LDA、ICA等等。針對傳統(tǒng)方法存在維數(shù)災(zāi)難、容易受到噪聲干擾等問題，我們將結(jié)合小波分析和支持向量機算法，提出一種新的多特征步態(tài)識別技術(shù)，以提高步態(tài)識別的準確性和可靠性。二、研究內(nèi)容和方法本文主要研究基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識別技術(shù)，需要完成以下研究內(nèi)容：1.數(shù)據(jù)采集：采集多個人群的步態(tài)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)補償、坐標變換等操作。2.特征提取：使用小波分析對步態(tài)數(shù)據(jù)進行特征提取，提取時域、頻域和時頻域三個方面的特征。3.特征選擇：通過方差分析和互信息分析等算法對提取的特征進行篩選，選擇出最有代表性的特征。4.分類器設(shè)計：使用支持向量機算法進行分類器設(shè)計，實現(xiàn)對步態(tài)的識別和分類。5.實驗驗證：對設(shè)計的步態(tài)識別算法進行實驗驗證，計算準確率、召回率、F值等指標，以評估算法的性能。三、研究預(yù)期結(jié)果本文的預(yù)期結(jié)果如下：1.實現(xiàn)基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識別技術(shù)。2.比較該算法與PCA、LDA等傳統(tǒng)算法的步態(tài)識別準確性和穩(wěn)定性。3.突破傳統(tǒng)方法存在的維數(shù)災(zāi)難、過擬合等問題，提高步態(tài)識別的準確性和可靠性。4.為醫(yī)學領(lǐng)域的步態(tài)異常檢測和康復治療提供有效的技術(shù)支持。四、研究進度安排第一年：1.對步態(tài)數(shù)據(jù)進行采集和預(yù)處理。2.進行小波分析，提取時域、頻域、時頻域三個方面的特征。3.完成特征選擇算法的編寫，對提取的特征進行篩選。第二年：1.使用支持向量機算法進行分類器設(shè)計。2.對算法進行調(diào)試和優(yōu)化，并進行測試驗證。3.編寫論文，撰寫實驗報告。第三年：1.對設(shè)計的步態(tài)識別算法進行全面評估。2.優(yōu)化和改進算法，提高性能。3.論文修改和提交，答辯。五、研究經(jīng)費和設(shè)備本研究需要采購的設(shè)備和經(jīng)費如下：1.步態(tài)采集儀器：20000元。2.服務(wù)器和數(shù)據(jù)存儲設(shè)備：40000元。3.軟件開發(fā)和算法實現(xiàn)的費用：30000元。4.研究人員科研課題經(jīng)費：60000元。總經(jīng)費：150000元。六、結(jié)論本文提出的基于DWT和SVM的多特征步態(tài)識別技術(shù)，能夠克服傳統(tǒng)方法存在的維數(shù)災(zāi)難、過擬合等問題，提高步態(tài)識別的準確性