多传感器信息融合及其在可穿戴计算机上的应用

发布时间：2020-12-05 13:01

　　可穿戴计算机是一种超微型、可穿戴的新型移动计算机设备,它能随时随地为使用者提供信息获取、交换和处理的能力。它不只是将计算机微型化和穿戴在身上,它还实现了人机的紧密结合,其除了具有计算和显示功能外,采用多通道传感器技术,结合计算功能以及信息融合技术可使穿戴者对于自身以及环境的感知能力得以增强,从而能够自主的做出相应,更加智能的与穿戴者进行交互。本文分析了可穿戴计算机以及人体各生理指标的特点,考虑到可穿戴计算机传感器信息融合的实时性需求,传感器时序数据的特点,以及生理数据的模糊性,提出了基于模糊动态贝叶斯网络的多传感器信息融合的方法。动态贝叶斯网络是根据多个时刻观测值对系统的各个时刻或某一时刻的状态进行评估,而模糊动态贝叶斯网络又考虑了观测值存在多个不确定状态的情况,适用于存在连续观测值时的定性推理问题。本文系统的研究了模糊动态贝叶斯网络构造方法以及推理算法,在模糊动态贝叶斯网络的一般推理公式的基础之上,把动态贝叶斯网络的前向后向算法以及邻接算法推广到模糊动态贝叶斯网络中,并且给出了基于模糊动态贝叶斯网络的多传感器信息融合框架和步骤。运用这种方法,本文针对两种生理状况(心源性休克和人体生理... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

一个典型的贝叶斯网络，显示了其拓扑结构和条件概率表

有向联通关系，则说明两者之间没有依赖关系即是相互独 B 和 E、J 和 M。节点间的相互独立关系是贝叶斯网络中可以大大减少建网过程中的计算量。使用贝叶斯网络结构出节点间的关系，进而也使得使用贝叶斯网络进行推理和实现。叶斯网络中的条件独立性叶斯网络中若两个变量 X 和 Y 直接相连，则表示它们之，对 X 的了解会影响关于 Y 的信度，反之亦然。另一方 不能直接相连，那么信息需要通过其它变量才能在两者之 和 Y 之间的所有信息通道都被阻塞（blocked），那么信息传递。这时对其中一个变量的了解不会影响到对另一个 X 和 Y 相互条件独立[28]。分为三个子情况，顺连、分连以及汇连，如图 2-2 所示。

Fig.2-4 Variable Y and its m parents父节点 X1，…，Xm，条件分布 P(Y关系，如图 2-4 所示，当所有变量均取少参数个数，人们往往假设条件分布 见 的 局 部 结 构 有 两 种 ： 因 果 机境独立（context specific independenc立。因果机制独立指的是多个原因独中地震和盗窃都可以触发警铃，当两者窃独立地影响警铃响，如图 2-5 所示。两个辅助变量 Ae和 Ab，Ae代表警铃独立假设的确切含义是，变量 Ae和 2-5 所示。这里 E，B，A 之间是一个。环境独立是指在特定的环境下才成 是 4 个两两交空的变量集合，C 的取与 Y 在给定 Z 时相互条件独立，如果称 X 与 Y 在环境 C=c 中相互独立。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]可穿戴计算机简介[J]. 丛明.  计算机仿真. 2005(02)
[4]信息融合理论的基本方法与进展[J]. 潘泉,于昕,程咏梅,张洪才.  自动化学报. 2003(04)
[5]一种多源信息融合方法及其应用[J]. 游林儒,张晋格,王炎.  哈尔滨工业大学学报. 2000(04)
[6]可穿戴式计算机的发展与趋势(Ⅰ)[J]. 陈东义.  重庆大学学报(自然科学版). 2000(03)
[7]多传感器信息融合技术[J]. 周荫清,洪信镇.  遥测遥控. 1996(01)
[8]多传感器信息融合决策研究[J]. 梁百川.  航天电子对抗. 1994(03)

硕士论文
[1]基于Context Aware的可穿戴计算机导航系统的研究[D]. 王浩.哈尔滨工业大学 2006



本文编号：2899491