基于SVM的智能家居模拟系统

目录
第一章绪论 2
第一节研究背景及意义 2
第二节国内外研究现状 3
第三节论文结构 4
第四节本文主要任务与成果 4
第二章 SVM 算法研究 5
第一节 SVM 方法介绍 5
第三节本文 SVM 算法的实现 10
第四节粒子群优化 SVM 参数 10
第五节本章小结 12
第三章动作采集模块设计与实现 12
第一节动作采集模块概述 13
第二节采集动作特征说明 14
第三节动作采集 APP 设计与实现 15
第四章动作识别模块设计与实现 17
第一节动作识别模块概述 17
第二节数据预处理 18
第三节动作预测模块 19
第四节动作学习模块 21
第五章智能家居模拟模块 21
第六章结论 23
第一节其他分类算法效果比较 23
第二节总结与展望 23
参考文献 25

本文为了调用智能手机的加速度传感器、陀螺仪和方位传感器的状态值，获得设备持有者的系列动作数据，编写完成了一个安卓应用，APP 提供登陆、注册、动作特征量的获取显示和更新，并将动作数据发送至服务器的功能。
第一节动作采集模块概述
随着移动互联网的飞速发展，智能手机的硬件配置也不断攀升，如今智能手机中已经集成了大量的传感器模块。智能手机中的各类传感器模块可以很好地满足本文搭建动作识别系统的动作采集需要。本文搭建的动作识别系统的动作采集模块如图 3.1 所示。
智能手机集成的各类传感器模块不断丰富，这些传感器模块可以通过 Android 编程很顺利地进行调用并获取到其传感器状态信息，这为我们实时高效地捕捉动作数据带来了极大的便利性。本文通过 Android 编程，调用和获取传感器的状态信息，包括：加速度传感器、陀螺仪和方位传感器，加速度、角速度和方位这几个维度的数据可以很好地还原出设备持有者当时的三维轨迹信息，为后面的 SVM 算法分类器训练带来了可能。
第二节采集动作特征说明
通过调用智能手机的加速度传感器、陀螺仪和方位传感器，每种传感器分别返回了状态信息，这些状态信息分别表示了不同的含义，下面将这几个特征量进行详细解释。
1、加速度传感器
该装置被用来测量加速度值。通过测量外界加速度对内部机械结构的震动特性的影响，以此获得设备加速度值的大小。调用加速度传感器模块，可以获得该时刻下传感器的 x、y、z 轴的加速度数值，单位为m/

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