一、蓝牙技术和我们的生活（论文文献综述）
李晶[1]（2021）在《蓝牙技术在汽车电子产品中的应用》文中认为汽车的大量普及一方面在于人们的生活水平越来越高,人均收入的增加使人们追求更高质量的生活,而另一方面在于汽车技术的成熟使得国产汽车产量进一步提升,汽车价格出现了明显的下滑,越来越多的人群能够消费得起。当然,汽车技术的进步,不仅仅带来的是使用量的增加,汽车的质量也在不断提升。而其中汽车内部电子产品种类的丰富更是超出了人们的想象,人们可以利用汽车中的电子设备与手机进行互联,无论是手机还是汽车屏幕都能够作为交互界面。能够帮助实现这些功能,蓝牙技术的不断发展和成熟起着重要的作用。以往,蓝牙技术的稳定性和可靠性较低,无法应用在汽车电子设备上,但是随着技术的不断进步,这种技术已经广泛使用在生活中的各个方面。本文针对蓝牙技术在汽车电子产品中的应用进行了介绍。
赵俊钦,陈伟利,付帅,刘智洋[2]（2021）在《蓝牙技术的拓展——以汽车应用为例》文中认为利用短距离无线通信技术的蓝牙功能,也被广泛应用于汽车行业。当前在汽车市场中使用的蓝牙技术,主要有以下几个方面:如免提通信技术、蓝牙后视镜、车载娱乐系统、自我诊断技术和蓝牙防盗保护系统。随着技术的不断完善,蓝牙将在其应用的更广覆盖面、使用的安全性、传输精准度和高效率传输方面都在逐步提高。为了使用户对汽车电器元件的控制更加方便,因而可以开发出更多的程序来控制,比如,发动机的启动和停止、空调系统的运转、座椅加热系统的控制以及对汽车运行状况的检测等。由于汽车上的电子系统,具有可操作的广阔空间,因此国内在这方面的研究需要跟上脚步。
刘忠志[3]（2021）在《基于空间定位模型的三维室内定位系统研究》文中指出随着无线传感器网络和移动通信领域的不断拓宽,位置服务行业得到了飞速发展。如今导航定位技术不仅在传统的航空、航天、航海和测绘等领域发挥着巨大作用,GPS（Global Positioning System）这一技术的兴起也走进了人们的工作和日常生活。然而由于室内环境的复杂性、GPS信号遮挡的严重性,导致GPS定位解决方案在室内不能取得良好的效果。因此,室内定位技术成为了定位导航研究领域的热门研究方向。随着现代信息科学技术的迅速发展、室内定位应用场景的大量拓展,在地下车库、医院及养老院、商场超市、仓储服务等多处室内环境下的位置感知服务需求不断提高。同时也诞生了实现空间三维定位的需求。但室内环境的特殊性和复杂性也导致了对于三维室内定位技术的研究仍存在定位精度较低、移动终端上计算资源有限、且实现相对精确的定位精度所需设备昂贵,难以推广应用等问题。针对上述问题,本文基于空间定位模型提出了动态加权质心定位算法,并结合算法及低功耗蓝牙技术设计了三维室内定位系统。论文的主要研究内容如下:1.提出了一种基于空间定位模型的动态加权质心定位算法,该算法在传统加权质心定位算法和空间定位模型的基础上,通过参考节点的动态选取和权重值的优化确定,有效地提高了定位精度。2.采用低功耗蓝牙技术进行定位,利用蓝牙网关实时接收来自定位标签的数据,在保证定位精度的同时降低了系统的成本要求。仿真结果表明,本文提出的算法在三维室内定位前提下,最大误差为0.85m,平均误差为0.48m,实现了较高精度,平均算法处理时间为0.18s,保证了定位算法的实时性。3.搭建了三维室内定位系统,在实验室环境下对仓储内部货架区域进行场景模拟,在一定程度上可以满足定位精度的需求并完成了算法的验证工作:实验结果表明,在实际选取的测试点中,受到多径传播及信号处理误差的影响,在墙角桌椅处定位精度相对较低,测试点的最大定位误差为1.05m,平均误差为0.69m。本文系统满足高精度、低成本的需求,为三维室内定位技术应用提供了参考。
耿启龙[4]（2021）在《不同无线通信技术在智能家居中的运用》文中指出本文简要介绍了能家居的基本情况,分析了不同无线通信技术在智能家居中的应用,以期为相关人员提供有益的参考和借鉴。
路开放[5]（2020）在《可穿戴式血压监测系统的设计与实现》文中进行了进一步梳理面对现代生活压力的增大以及社会老龄化的加剧,心血管疾病尤其是高血压正在逐渐吞噬着人们的身体。高血压更容易引发相关重大疾病,同时心率也是影响血压数据的重要因素,由于去附近药店或医院需要消耗宝贵的时间和金钱,人们需要更加方便了解自己的身体数据。随着低功耗蓝牙技术的提出,为可穿戴设备的开发提供了技术基础。目前市面上便携式腕带测量血压设备较为便宜,但体积较大不利于携带且功能单一,而可以测血压的智能手环价格动辄近千元,费用较高,在论文领域中涉及的测量血压手环需要将采集的脉搏波信号发送到服务器上进行计算,没有网络则无法测量。所以本文针对上述问题设计了可穿戴手环,除了可以本地计算显示血压数据,还将心率作为血压变化的参考因素做出显示,通过采集人体血压、心率、体温等数据并进行数字化显示,多维度的为高血压患者提供参考依据,并且相比于市面上测血压智能手环数据精度高,价格优势明显。本文主要工作体现在以下方面:（1）硬件的设计。本文通过研究了国内外测量血压的方法以及蓝牙通信技术协议,采用光电容积脉搏波技术进行血压测量,选择相关硬件并进行原理图设计。为了系统能够稳定有序的运行,本文对各个传感器分模块进行电路设计研究,并且对主控芯片的周围电路布局进行合理设计,减少系统运行期间产生的噪声,使其能够正常运转。（2）模块驱动的实现。通过对各个模块中芯片的研究与学习,开发出模块的驱动程序,并且使其能够稳定有效的完成所需功能,包括血压数据的采集、心率数据的采集、体温数据的采集、显示屏显示数据、测量剩余电量。（3）蓝牙通信的实现。可穿戴设备通过传感器采集的数据需要判断命令的来源并返回数据,当发送的命令来自蓝牙则返回智能手机端。通过创建的蓝牙通信服务和创建的私有命令协议进行具体测量内容。最后通过对该系统的测试,结果表明该可穿戴式设备测量数据准确,符合需求。
赵帅豪[6]（2020）在《基于低功耗蓝牙的室内定位研究与实现》文中提出随着社会经济的快速发展和人民文化生活水平的日益提高,人们对室内位置信息的需求越发迫切,如大型购物中心、地下停车场、机场、博物馆、展览馆等都需要室内人员和物品的位置信息。而目前主流的主要用于室外场景的卫星定位系统,其卫星信号无法穿透建筑物并在室内环境下由于遮挡物的存在使卫星信号产生折射、反射及衰减等现象,导致定位不准确甚至无法定位。近几年室内定位技术发展迅速,主要有Zigbee、超声波、RFID、超宽带、WIFI、蓝牙、地磁、红外线技术等。根据国内外多年对室内定位的研究,对比这几种定位技术的精度、成本等因素后,最终决定把低功耗蓝牙室内定位技术作为研究方向。首先,根据蓝牙信号自由空间传播模型,对无线电路径传输原理进行研究和分析后,选择蓝牙信号对数路径损耗模型作为本文的拟合模型。使用该模型采用中值和高斯混合滤波对接收到的蓝牙信号强度异常值进行处理,有效地去除了信号奇异值,使采用最小二乘拟合出的对数路径损耗模型更加符合实验环境的蓝牙信号衰减过程。其次,针对传统的三边定位最小二乘算法的局限性,构建了基于Taylor级数线性化的最小二乘迭代算法。该算法通过蓝牙信号路径衰减模型测得待定位目标到每个蓝牙基站的距离,通过联立三个以上距离方程,利用基于泰勒级数线性化的最小二乘迭代算法进行待定位坐标的解算。实验结果表明本文提出的算法有效地提高了蓝牙室内定位的精度。最后,基于低功耗蓝牙4.0的技术设计,本文设计并实现了基于低功耗蓝牙定位的老年人室内跌倒监护系统和地铁应急通讯系统,并对其分别进行实验验证,实验结果表明满足应用需求。
彭爽[7]（2020）在《基于惯性传感器的脑卒中患者家用步态采集系统研究》文中研究说明随着我国老龄化的加剧,脑卒中患病人数与日俱增,脑卒中患者术后康复问题也日趋严重。我国医疗资源有限,脑卒中患者术后大都去医院进行康复训练,占用医疗资源的同时,还给行动不便的患者造成负担,所以脑卒中患者居家康复显得很有必要。本文针对我国脑卒中患者康复现状,意在设计研究一套针对脑卒中患者家用的步态采集系统,使患者在家中实现步态信息采集,为康复指导提供依据,给患者带来便利。本研究采用惯性传感器对患者足部步态信息进行采集,将加速度信号与步态周期相对应,再结合蓝牙技术,实现数据的无线传输,最后采用极值运算并利用MATLAB软件对步态加速度信号进行处理与分析。实验结果显示,该步态信号采集系统能有效采集脑卒中患者的步态加速度信号,算法也能对步态信息进行有效识别,对该系统的可行性和有效性进行了成功的验证。
温良东[8]（2020）在《照度无线反馈的日光感知照明系统设计》文中认为LED光源的出现,无线通信技术的成熟与广泛应用,使得照明系统的构成与控制出现了新的形式。日光感知照明根据日光照度调整电灯亮度,从而保持工作面照度稳定的照明方法,具有显着的节能效果。其核心之一是自动控制技术,为保持工作面照度恒定,宜采用闭环的控制方式,将传感器置于工作面是最为直接的照度测量方法。通过无线通信将工作面照度反馈给控制器,相对于有线方式可避免布线,具有快速布置,方便灵活的特点。本文结合照度无线反馈技术,对LED智能照明中的日光感知照明系统进行研究与设计。本文首先对蓝牙技术、WIFI技术、ZigBee技术三种无线技术进行对比并针对本课题的无线网络搭建需求和特点进一步做出分析,选择了ZigBee无线技术作为本课题的通信方式。设计了日光知照明系统,包括控制器、大功率LED驱动器与无线照度传感器。射频芯片采用CC2530,软件采用的是Z-Stack协议栈,照度传感器为BH1750,控制模块为Arduino单片机,驱动模块为LED驱动器,利用上述模块构建一个闭环的控制系统,从而进行日光照度的采集和LED灯光的渐变调控。系统设计主要包含日光照度采集、照度信息传输和灯光控制三个方面,针对以上三方面进行每个模块的工作流程和接口通信进行设计。ZigBee网络软件设计,Z-Stack协议栈中的操作系统抽象层OSAL循环查询事件,对ZigBee协调器和ZigBee终端节点的数据帧格式和事件的优先等级进行定义,事件处理函数、包解析函数和BH1750光照传感器采集函数的编写。Arduino开发板封装的函数库非常完善,直接利用函数库的已有的函数对LED光源进行调节、控制。最后,使用协议分析软件进行网络建立分析,使用串口调试助手软件进行网络通信测试,以及观察示波器输入的脉冲调制信号、通过数字照度计测量LED光源照度验证照明系统的渐变调光功能。综上所述,本文通过ZigBee网络和Arduino单片机构建了照度无线反馈的日光感知照明系统,实现了LED渐变调光功能。该系统的设计在LED智能照明系统的开发方面能够起到一定的参照作用。
单祥茹[9]（2020）在《四大解决方案加持,2024年全球蓝牙设备总出货量将达62亿》文中认为蓝牙技术联盟（Bluetooth Special Interest Group,简称SIG）成立于1998年,是非营利性行业组织,如今,蓝牙技术联盟在全球的会员公司数量接近36000家,会员公司覆盖全球各地,其中美洲占34%,亚太区占37%,欧洲、中东及非洲占29%。在工作层面,蓝牙技术联盟设有14个工作组,在80个规格标准的项目当中展开工作。据蓝牙技术联盟高级战略规划总监Chuck Sabin（夏斌）先生介绍,除了会员规模以及推出标准的多样性,很显然,考察一个社区不断成功的标志之一还包括其年度出货量。据蓝牙技术联盟最新发布的《2020年蓝牙市场最新资讯》预测,
赵帅杰[10]（2020）在《基于WiFi/蓝牙融合的室内定位算法研究》文中研究表明随着移动智能终端设备的普及、物联网技术的快速发展,位置感知技术在人们生活、工作中扮演着重要角色,成为目前位置服务领域研究的热点,具有广阔的应用场景。由于大部分智能手机设备端都支持WiFi和蓝牙功能,WiFi和蓝牙已分别成为目前使用率最高的室内定位技术之一。WiFi具有低成本、覆盖范围广的优点,蓝牙具有低功耗、定位精度较高的优点,因此研究WiFi、蓝牙和二者融合定位技术具有很大的理论和应用价值。针对WiFi和蓝牙信号在传播过程中易受干扰、且单一定位技术定位精度有限的问题,本文分别提出一种基于WiFi指纹定位和基于蓝牙指纹定位算法,并在此基础上提出一种WiFi/蓝牙融合定位算法,本文研究内容具体如下:（1）设计了一种基于WiFi指纹的AP加权特征距离定位算法。离线指纹库构建阶段,针对WiFi信号不稳定的问题,利用AP选择算法筛选最优AP和均值滤波算法预处理接收的AP信号,并采用一种指纹库构建方法,将AP信号的标准差和信号强度值共同作为参考点指纹特征值存入指纹库。在线算法匹配阶段,针对指纹库构建方法,提出一种基于AP加权特征距离定位算法,通过计算AP的影响能力指标,赋予每个AP权值,通过计算参考点距离和,筛选所需参考点并赋予权值,并结合AP权值和参考点权值,计算位置坐标。对比WKNN（Weighted K Nearest Neighbor,加权K近邻法）算法,定位误差在3m以内的概率从79.6%提升到87.5%。（2）设计了一种基于蓝牙的指纹过滤WKNN定位算法。离线指纹库构建阶段,针对蓝牙信号不稳定的问题,使用3δ准则和高斯滤波算法对蓝牙信号预处理,剔除不稳定和小概率被干扰的信号,将预处理之后的蓝牙信号和参考点坐标共同作为指纹特征值存入指纹库,并使用改进的K-means聚类算法划分指纹库;在线算法匹配阶段,提出一种基于指纹过滤WKNN定位算法,根据在线采集的蓝牙信号,剔除对定位精度无益的参考点,并结合WKNN算法计算位置坐标。对比WKNN算法,定位误差在2m内的概率从63.4%提升到76.6%。（3）设计了一种WiFi/蓝牙融合定位算法,结合两种定位技术的优点,提高定位精度、稳定性。分别使用WiFi和蓝牙技术定位,当WiFi定位技术每输出一次定位结果,蓝牙定位技术输出多次定位结果,并根据空间距离关系筛选蓝牙定位结果,选择对定位精度有益的定位结果,并使用自适应确权算法将两种定位技术最终输出结果在决策层进行融合,输出融合定位位置坐标。对比蓝牙定位技术,定位误差在2m的概率从76.6%提升到87.3%。
二、蓝牙技术和我们的生活（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、蓝牙技术和我们的生活（论文提纲范文）
（1）蓝牙技术在汽车电子产品中的应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 蓝牙信道跳频算法分析 |
| 2 车载蓝牙系统的连接机制分析 |
| 3 蓝牙技术在汽车电子产品中的应用 |
| 3.1 蓝牙技术在车载通信系统的应用 |
| 3.2 蓝牙技术在汽车安防诊断中的应用 |
| 4 结束语 |
（2）蓝牙技术的拓展——以汽车应用为例（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 互联网背景下基于蓝牙技术的汽车领域现状 |
| 3 目前蓝牙技术在汽车中的应用 |
| 3.1 蓝牙免提通信。 |
| 3.2 车载蓝牙娱乐系统。 |
| 3.3 车载蓝牙故障检测技术。 |
| 3.4 车载蓝牙防盗系统。 |
| 4 蓝牙技术现存问题及应对措施 |
| 4.1 蓝牙劫持。 |
| 4.2 蓝牙窃听。 |
| 4.3 应对措施。 |
| 5 结论 |
（3）基于空间定位模型的三维室内定位系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 存在问题 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 室内定位技术分析与方案设计 |
| 2.1 室内定位系统 |
| 2.1.1 基于射频识别的定位系统 |
| 2.1.2 基于红外线的定位系统 |
| 2.1.3 基于WiFi的定位系统 |
| 2.1.4 基于超声波的定位系统 |
| 2.1.5 基于超宽带的定位系统 |
| 2.1.6 基于ZigBee的定位系统 |
| 2.1.7 基于低功耗蓝牙的定位系统 |
| 2.2 三维室内定位算法 |
| 2.2.1 基于AOA的定位算法 |
| 2.2.2 基于TOA的定位算法 |
| 2.2.3 基于RSSI的定位算法 |
| 2.2.4 APIT定位算法 |
| 2.2.5 DV-Hop定位算法 |
| 2.2.6 质心定位算法 |
| 2.3 室内定位技术对比分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于空间定位模型的加权质心定位算法研究 |
| 3.1 空间定位模型定位原理 |
| 3.1.1 四点测量法 |
| 3.1.2 极大似然估计法 |
| 3.2 基于空间定位模型的动态加权质心定位算法 |
| 3.2.1 传统加权质心定位算法 |
| 3.2.2 动态加权质心定位算法 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.3.1 室内定位算法性能评价指标 |
| 3.3.2 仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 室内定位系统的研究与设计 |
| 4.1 系统方案 |
| 4.2 系统实现 |
| 4.2.1 信号采集模块 |
| 4.2.2 数据传输模块 |
| 4.2.3 数据处理模块 |
| 4.2.4 通信模块 |
| 4.2.5 定位显示模块 |
| 4.3 系统测试与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文研究工作总结 |
| 5.2 前景展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（4）不同无线通信技术在智能家居中的运用（论文提纲范文）
| 1 智能家居的基本情况介绍 |
| 2 不同无线通信技术在智能家居中的运用 |
| 2.1 无线通信技术 |
| 2.2 Wi-Fi技术 |
| 2.2.1 技术原理及特点 |
| 2.2.2 Wi-Fi技术的优劣条件 |
| 2.3 蓝牙技术 |
| 2.3.1 技术原理及特点 |
| 2.3.2 蓝牙技术的优劣条件 |
| 2.4 Z-wave技术 |
| 2.5 Zig Bee技术 |
| 3 小结 |
（5）可穿戴式血压监测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 可穿戴设备国内外研究现状 |
| 1.2.2 血压检测研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 系统原理概述 |
| 2.1 蓝牙通信技术原理概述 |
| 2.2 光电式容积脉搏波监测血压原理 |
| 2.2.1 PPG信号产生原理 |
| 2.2.2 PPG信号血压检测算法概述 |
| 2.3 红外测温原理概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 可穿戴式系统硬件设计 |
| 3.1 处理器模块设计 |
| 3.2 血压电路设计 |
| 3.3 温度电路设计 |
| 3.4 显示电路设计 |
| 3.5 电源模块设计 |
| 3.5.1 电池管理模块硬件设计 |
| 3.5.2 充电电路设计 |
| 3.5.3 电量检测电路设计 |
| 3.5.4 电池保护模块电路设计 |
| 3.5.5 外部复位电路设计 |
| 3.6 硬件PCB图设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 可穿戴式设备系统的软件实现 |
| 4.1 软件开发环境 |
| 4.1.1 开发软件MDK的环境配置 |
| 4.1.2 仿真工具 |
| 4.1.3 协议栈下载工具n RFgostudio |
| 4.2 血压心率传感器软件设计 |
| 4.2.1 串口通信原理 |
| 4.2.2 血压心率模块代码实现 |
| 4.3 温度传感器软件设计 |
| 4.3.1 SMBus协议原理 |
| 4.3.2 温度传感器驱动实现 |
| 4.4 显示屏模块实现 |
| 4.4.1 I2C通信原理 |
| 4.4.2 显示屏驱动代码实现 |
| 4.5 蓝牙传输实现 |
| 4.5.1 蓝牙通信原理 |
| 4.5.2 蓝牙协议栈介绍 |
| 4.5.3 蓝牙软件实现 |
| 4.6 电量检测模块 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 系统测试 |
| 5.1 血压心率功能测试 |
| 5.2 温度实验测试 |
| 5.3 电量检测 |
| 5.4 蓝牙实验测试 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的文章及参加项目 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于低功耗蓝牙的室内定位研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 蓝牙信号对数路径传播测距模型研究 |
| 2.1 室内测距方法 |
| 2.1.1 RSSI法 |
| 2.1.2 AOA法 |
| 2.1.3 TOA法 |
| 2.1.4 TDOA法 |
| 2.2 蓝牙信号自由空间传播模型 |
| 2.3 蓝牙信号对数路径损耗模型 |
| 2.4 室内测距实验 |
| 2.4.1 实验环境与实验方案 |
| 2.4.2 数据处理与实验结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于低功耗蓝牙的室内定位算法研究 |
| 3.1 常见蓝牙室内定位算法 |
| 3.1.1 三边定位法 |
| 3.1.2 三角定位法 |
| 3.1.3 极大似然估计法 |
| 3.1.4 加权质心法 |
| 3.2 传统三边定位最小二乘算法模型 |
| 3.3 基于TAYLOR级数线性化的最小二乘迭代算法 |
| 3.4 室内定位实验 |
| 3.4.1 定位系统组成 |
| 3.4.2 实验环境与蓝牙基站布设方案 |
| 3.4.3 定位实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于低功耗蓝牙的室内定位系统设计与实现 |
| 4.1 低功耗蓝牙4.0技术设计 |
| 4.1.1 低功耗蓝牙4.0硬件 |
| 4.1.2 低功耗蓝牙4.0软件 |
| 4.1.3 组网设计 |
| 4.2 基于低功耗蓝牙定位的老年人室内跌倒监护系统设计 |
| 4.2.1 系统简介 |
| 4.2.2 系统硬件选型与设计 |
| 4.2.3 系统软件设计 |
| 4.2.4 实验结果与分析 |
| 4.3 基于低功耗蓝牙定位的地铁应急通讯系统 |
| 4.3.1 系统方案设计 |
| 4.3.2蓝牙定位系统仿真实验 |
| 4.3.3 基于低功耗蓝牙定位的地铁应急通讯系统应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论和展望 |
| 工作总结 |
| 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于惯性传感器的脑卒中患者家用步态采集系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 脑卒中介绍 |
| 1.1.2 惯性传感器介绍 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 脑卒中康复评估研究现状 |
| 1.3.1 脑卒中患者上肢信号采集 |
| 1.3.2 脑卒中患者下肢步态信号采集 |
| 1.4 脑卒中患者步态采集系统设计 |
| 1.5 本文主要内容 |
| 第二章 信号采集模块 |
| 2.1 目标步态信息的确定 |
| 2.2 传感器位置选择 |
| 2.3 惯性传感器的选择 |
| 2.3.1 惯性传感器的分类 |
| 2.3.2 MPU6050模块介绍 |
| 2.3.3 连接及上位机软件介绍 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 信号传输模块 |
| 3.1 常见的无线传输技术 |
| 3.1.1 ZigBee技术 |
| 3.1.2 Wi-Fi技术 |
| 3.1.3 蓝牙技术 |
| 3.1.4 ZigBee技术、Wi-Fi技术和蓝牙技术数据对比 |
| 3.2 蓝牙模块HC-08介绍 |
| 3.3 硬件连接测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 步态信号处理与分析 |
| 4.1 步态加速度信号特点及对应步态 |
| 4.1.1 步态加速度特点 |
| 4.1.2 加速度对应各部分步态 |
| 4.2 正常行走步态采集 |
| 4.3 脑卒中患者步态采集 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论及展望 |
| 参考文献 |
| 文献综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果及发表的学术论文目录 |
（8）照度无线反馈的日光感知照明系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与论文构成 |
| 第二章 无线技术调研与通信方式选择 |
| 2.1 几种常见无线技术 |
| 2.1.1 Bluetooth技术 |
| 2.1.2 Wi-Fi技术 |
| 2.1.3 ZigBee技术 |
| 2.2 无线技术对比与分析 |
| 2.2.1 无线技术对比 |
| 2.2.2 无线技术分析 |
| 2.3 ZigBee网络结构 |
| 2.3.1 ZigBee网络体系结构 |
| 2.3.2 ZigBee网络拓扑结构 |
| 2.3.3 ZigBee协议架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 日光感知照明系统硬件设计 |
| 3.1 系统硬件总体设计方案 |
| 3.2 无线照度传感单元 |
| 3.2.1 采集模块 |
| 3.2.2 发送模块 |
| 3.3 LED智能驱动单元 |
| 3.3.1 控制模块 |
| 3.3.2 接收模块 |
| 3.3.3 驱动模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 日光感知照明系统软件设计 |
| 4.1 关于ZigBee无线网络的节点设计 |
| 4.1.1 ZigBee网络组建 |
| 4.1.2 传输帧格式 |
| 4.2 Arduino控制系统软件设计 |
| 4.2.1 Arduino IDE编译环境 |
| 4.2.2 Arduino工作流程 |
| 4.3 本章小节 |
| 第五章 系统实现与测试 |
| 5.1 系统通信测试 |
| 5.1.1 ZigBee网络组建 |
| 5.1.2 Zigbee网络通信测试 |
| 5.2 系统实物连接 |
| 5.2.1 无线照度传感单元实物连接 |
| 5.2.2 LED智能驱动单元实物连接 |
| 5.3 照明功能测试 |
| 5.4 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 硕士学位期间科研成果 |
（9）四大解决方案加持,2024年全球蓝牙设备总出货量将达62亿（论文提纲范文）
| 四大解决方案满足不断增长的无线互联需求 |
| 传统蓝牙市场四大发展趋势 |
（10）基于WiFi/蓝牙融合的室内定位算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 课题研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 室内定位算法研究现状 |
| §1.2.2 室内定位技术研究现状 |
| §1.2.3 指纹定位法研究现状 |
| §1.2.4 融合定位方法研究现状 |
| §1.3 论文主要研究内容与工作 |
| 第二章 室内定位相关技术 |
| §2.1 WiFi技术简介 |
| §2.2 蓝牙技术简介 |
| §2.3 常用指纹定位算法 |
| §2.3.1 指纹定位算法分类 |
| §2.3.2 KNN算法 |
| §2.3.3 WKNN指纹定位算法 |
| §2.4 指纹采集APP开发 |
| §2.4.1 WiFi指纹采集APP |
| §2.4.2 蓝牙指纹采集APP |
| §2.5 本章小结 |
| 第三章 基于WiFi指纹的AP加权特征距离定位算法 |
| §3.1 定位算法概述 |
| §3.2 WiFi指纹库构建方法设计 |
| §3.2.1 WiFi信号分析 |
| §3.2.2 AP选择算法 |
| §3.2.3 信号预处理 |
| §3.2.4 指纹库构建 |
| §3.3 基于AP加权特征距离定位算法 |
| §3.4 实验结果与分析 |
| §3.4.1 实验环境介绍 |
| §3.4.2 AP选择算法性能分析 |
| §3.4.3 AP加权特征距离定位算法性能分析 |
| §3.5 本章小结 |
| 第四章 基于蓝牙的指纹过滤WKNN定位算法 |
| §4.1 定位算法概述 |
| §4.2 蓝牙指纹库构建方法设计 |
| §4.2.1 蓝牙信号分析 |
| §4.2.2 蓝牙信号预处理 |
| §4.2.3 聚类算法划分指纹库 |
| §4.3 基于指纹过滤WKNN定位算法 |
| §4.4 实验结果与分析 |
| §4.4.1 实验环境部署 |
| §4.4.2 改进K-means算法性能分析 |
| §4.4.3 指纹过滤WKNN定位算法性能分析 |
| §4.5 本章小结 |
| 第五章 WiFi/蓝牙融合定位算法 |
| §5.1 融合定位算法概述 |
| §5.2 信息融合技术 |
| §5.2.1 数据层信息融合 |
| §5.2.2 特征层信息融合 |
| §5.2.3 决策层信息融合 |
| §5.3 融合定位算法设计与实现 |
| §5.4 融合定位系统设计 |
| §5.5 实验结果与分析 |
| §5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 全文总结 |
| §6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
四、蓝牙技术和我们的生活（论文参考文献）
- [1]蓝牙技术在汽车电子产品中的应用[J]. 李晶. 电子测试, 2021(16)
- [2]蓝牙技术的拓展——以汽车应用为例[J]. 赵俊钦,陈伟利,付帅,刘智洋. 科学技术创新, 2021(20)
- [3]基于空间定位模型的三维室内定位系统研究[D]. 刘忠志. 吉林大学, 2021(01)
- [4]不同无线通信技术在智能家居中的运用[J]. 耿启龙. 电子技术与软件工程, 2021(03)
- [5]可穿戴式血压监测系统的设计与实现[D]. 路开放. 河北工程大学, 2020(04)
- [6]基于低功耗蓝牙的室内定位研究与实现[D]. 赵帅豪. 北京建筑大学, 2020(01)
- [7]基于惯性传感器的脑卒中患者家用步态采集系统研究[D]. 彭爽. 重庆医科大学, 2020(12)
- [8]照度无线反馈的日光感知照明系统设计[D]. 温良东. 大连工业大学, 2020(08)
- [9]四大解决方案加持,2024年全球蓝牙设备总出货量将达62亿[J]. 单祥茹. 中国电子商情(基础电子), 2020(Z2)
- [10]基于WiFi/蓝牙融合的室内定位算法研究[D]. 赵帅杰. 桂林电子科技大学, 2020(04)