Android平台跌倒检测算法：SVM驱动的特征融合与性能评估

该篇硕士学位论文主要探讨了基于Android平台的跌倒检测算法的研究与实现。论文首先介绍了研究的背景和意义，指出随着老龄化社会的发展，跌倒预防变得尤为重要，而智能设备如智能手机提供了实时监测用户健康状况的可能性。当前，跌倒检测的研究主要集中在阈值判断、模式识别以及支持向量机(SVM)等技术上。 第二章详细阐述了跌倒模型理论，包括跌倒的原因、过程分析以及特征提取。作者提到跌倒通常涉及身体姿势的变化，通过分析加速度和角速度数据来捕捉这些变化。章节中讨论了基于阈值和模式识别的传统方法，以及如何利用SVM进行多特征融合，以提高检测精度。 在第三章，传感器数据采集和预处理是关键环节，作者描述了如何通过手机内置的加速度计和陀螺仪收集数据，区分跌倒与日常活动模式，并对数据进行了预处理以提取特征。通过高斯分布的方法，构建了跌倒与日常活动的虚拟样本集，以减小测量误差的影响。 第四章深入探讨了支持向量机在特征加权融合中的应用。SVM理论被详细介绍，包括线性可分和不可分情况，以及核函数的作用。作者提出了三轴加速度与三轴角速度的特征融合策略，通过加权选择优化分类性能，并构建了完整的跌倒识别模型构建流程。 第五章聚焦于模型的关键部分测试，包括核函数选择对模型性能的影响，以及加速度与角速度加权的跌倒检测效果评估。这一部分的分析旨在优化算法的鲁棒性和准确性。 这篇论文通过对跌倒模型理论的理解，结合Android平台的传感器数据，运用支持向量机等机器学习技术，设计了一种精确的跌倒检测系统。其研究成果对于开发智能健康监测设备，尤其是针对老年人群体，具有重要的实际应用价值。