基于支持向量机的人体运动模式识别方法及实现任务书

 2022-01-08 08:01

全文总字数:1822字

1. 毕业设计(论文)主要内容:

本次毕业设计的主要内容是利用支持向量机算法完成人体多种运动模式分类识别,并编程实现。同时进行中外文献的检索和翻译。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇),完成开题报告;

完成基于支持向量机的运动模式识别方法及并软件编程实现,并进行实验对比分析;

完成不少于12幅图(包括:电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等)。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1周—第3周 搜集资料,撰写开题报告;

第4周—第5周 论文开题;

第6周—第12周 撰写论文初稿;

第12周—第15周 修改论文;

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4. 主要参考文献

1) LinhuiSun, Sheng Fu, Fu Wang. Decision tree SVM model with Fisher feature selectionfor speech emotion recognition[J]. EURASIP Journal on Audio, Speech, and MusicProcessing, 2019(1):1-14.

2) YacineBougrinat, Sofiane Achiche, Maxime Raison. Design and development of alightweight ankle exoskeleton for human walking augmentation [J]. Mechatronics,2019, 64.

3) ZhengJiajia, Chen Jianhua, Yang Mingxing, Chen Song. PSO-SVM-based gait phaseclassification during human walking on unstructured terrains: Application inlower-limb exoskeleton [J]. Proceedings of the Institution of MechanicalEngineers, 2019,233(19-20):7144-7154.

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