1. 本选题研究的目的及意义
随着全球老龄人口的不断增长，老年人意外摔倒问题日益突出。
摔倒不仅会对老年人的身体健康造成严重损害，还可能危及生命。
因此，及时准确地检测老年人摔倒行为，对于保障老年人生命安全、提高生活质量具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着无线感知技术的快速发展，基于CSI的人体行为识别技术取得了显著进展，并在室内定位、入侵检测、健康监测等领域展现出巨大潜力。
1. 国内研究现状
国内学者在基于CSI的人体行为识别方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将针对室内摔倒行为识别问题，设计和实现一种基于CSI的室内摔倒行为识别系统，主要研究内容如下：
1.CSI数据采集与预处理:为了获取高质量的CSI数据，本课题将设计合理的实验方案，搭建CSI数据采集平台，并对采集到的原始CSI数据进行去噪、滤波等预处理操作，以消除环境噪声和设备误差的影响。
2.摔倒行为特征提取:针对摔倒行为的特点，本课题将研究从CSI信号中提取有效的特征来表征摔倒行为，例如：时域特征:包括信号幅度、相位、频率等随时间变化的统计特征，用于捕捉摔倒过程中的信号波动情况。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，按照以下步骤逐步开展研究：
1.需求分析与方案设计:首先，进行系统需求分析，明确系统功能、性能和安全需求。
然后，设计系统总体架构，包括硬件平台、软件平台和数据库设计。
2.CSI数据采集与预处理:搭建CSI数据采集平台，利用商用WiFi设备采集室内环境中的CSI数据。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于CSI的室内摔倒行为识别:不同于传统的基于穿戴式设备或视频图像处理技术的摔倒检测方法，本课题利用CSI信号进行室内摔倒行为识别，具有非接触、隐私保护、成本低等优势。
2.多特征融合的摔倒行为识别:为了提高摔倒行为识别的准确性，本课题将提取CSI信号的时域、频域和时频特征，并进行多特征融合，以获得更全面的摔倒行为信息。
3.深度学习算法的应用:本课题将采用深度学习算法构建摔倒行为识别模型，利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力，提高摔倒行为识别的准确率和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.刘永强,刘勇,黄勇,等.基于WiFi信道状态信息的人体行为识别综述[J].电子与信息学报,2020,42(11):2907-2921.
2.李阳,王俊,周亮,等.基于WiFi-CSI的跌倒检测算法[J].计算机应用,2021,41(02):549-554.
3.王磊,王晶,王兴伟.基于CSI的室内人体行为识别综述[J].物联网技术,2020,10(09):86-90 94.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
