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基于DWT和SVM的多特征步态识别技术研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着生活水平的提高和医疗技术的不断进步，人们对于心血管疾病、糖尿病、肿瘤等慢性疾病的关注越来越高，而这些疾病往往会对人们的身体机能造成影响，导致步态异常。因此，对于步态识别技术的研究和应用具有重要的现实意义。
目前，已经有不少研究者使用各种方法进行步态识别，如PCA、LDA、ICA等等。针对传统方法存在维数灾难、容易受到噪声干扰等问题，我们将结合小波分析和支持向量机算法，提出一种新的多特征步态识别技术，以提高步态识别的准确性和可靠性。
二、研究内容和方法
本文主要研究基于DWT和SVM的多特征步态识别技术，需要完成以下研究内容：
1.数据采集：采集多个人群的步态数据，并对数据进行预处理，包括数据补偿、坐标变换等操作。
2.特征提取：使用小波分析对步态数据进行特征提取，提取时域、频域和时频域三个方面的特征。
3.特征选择：通过方差分析和互信息分析等算法对提取的特征进行筛选，选择出最有代表性的特征。
4.分类器设计：使用支持向量机算法进行分类器设计，实现对步态的识别和分类。
5.实验验证：对设计的步态识别算法进行实验验证，计算准确率、召回率、F值等指标，以评估算法的性能。
三、研究预期结果
本文的预期结果如下：
1.实现基于DWT和SVM的多特征步态识别技术。
2.比较该算法与PCA、LDA等传统算法的步态识别准确性和稳定性。
3.突破传统方法存在的维数灾难、过拟合等问题，提高步态识别的准确性和可靠性。
4.为医学领域的步态异常检测和康复治疗提供有效的技术支持。
四、研究进度安排
第一年：
1.对步态数据进行采集和预处理。
2.进行小波分析，提取时域、频域、时频域三个方面的特征。
3.完成特征选择算法的编写，对提取的特征进行筛选。
第二年：
1.使用支持向量机算法进行分类器设计。
2.对算法进行调试和优化，并进行测试验证。
3.编写论文，撰写实验报告。
第三年：
1.对设计的步态识别算法进行全面评估。
2.优化和改进算法，提高性能。
3.论文修改和提交，答辩。
五、研究经费和设备
本研究需要采购的设备和经费如下：
1.步态采集仪器：20000元。
2.服务器和数据存储设备：40000元。
3.软件开发和算法实现的费用：30000元。
4.研究人员科研课题经费：60000元。
总经费：150000元。
六、结论
本文提出的基于DWT和SVM的多特征步态识别技术，能够克服传统方法存在的维数灾难、过拟合等问题，提高步态识别的准确性和可靠性。通过实验验证，该算法能够达到较高的识别准确度，可以为医学领域的步态异常检测和康复治疗提供有效支持。