1. 题目来源
近年来，随着全球人口老龄化趋势的加剧，老年人跌倒问题日益突出。
跌倒是老年人意外伤害的主要原因之一，往往造成骨折、脑损伤等严重后果，给个人、家庭和社会带来沉重的负担。
因此，如何及时有效地检测跌倒事件，为老年人提供及时救助，成为一个重要的研究课题。
2. 应完成的主要内容
本论文应完成以下主要内容：
1.对跌倒检测的研究背景、意义、国内外研究现状进行综述，分析机器学习在跌倒检测中的应用前景。
2.研究常用的机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和强化学习算法，比较分析不同算法的优缺点和适用场景。
3.研究基于传感器数据的跌倒特征提取方法，包括加速度、角速度、姿态角等特征，并进行特征选择和降维，以提高模型效率和准确率。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在研究过程中，要求认真查阅相关文献资料，掌握跌倒检测和机器学习的基本理论和方法，并能运用相关软件工具进行实验仿真和数据分析。
2.要求独立完成论文的撰写工作，论文内容应结构完整、逻辑清晰、语言规范，符合中国本科学术论文格式要求。
3.完成的成果形式包括：毕业论文一篇（不少于1万字）；相关程序代码；实验结果数据及分析报告。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 马秀娟,周悦,陈俊波.基于Kinect的人体跌倒检测算法研究[J].计算机应用研究,2017,34(06):1845-1849.
[2] 刘颖,张毅,刘洋,等.基于可穿戴设备的跌倒检测算法综述[J].电子学报,2018,46(11):2634-2646.
[3] 邓超,王宏伟,肖斌,等.基于加速度传感器和深度信息的跌倒检测算法[J].传感技术学报,2021,34(01):122-127.
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