sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 从可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。

从智能手表到便携式健康和健身追踪器，可穿戴设备正在日益改变着我们日常生活的方方面面。20世纪80年代的台式电脑革命为信息时代带来了空前的个人生产力大爆发。20世纪90年代便携式计算机的出现，与互联网的发展相一致，把我们从电源线和网线的束缚中解放出来。然后蜂窝电话和智能手机的爆炸式增长又为我们带来了前所未有的移动性和无线连接能力。当今的“腕上革命”，连同物联网（IoT）的异军突起，正在把“移动”推向一个全新的高度：可穿戴计算。 　　腕上革命正在重写便携式电子产品的设计历史。在本文中，我们将重点研究隐藏在用户-体验-驱动（user-experience-driven）设计方法背后的设计思想。通过

脉搏波作为一种监护人类心血管健康的重要生理病理特征，能反映心血管功能参数的变化趋势。为了研制一款功能强大、经济便携的脉搏波监测系统，设计了一种基于MSP430单片机和Android的穿戴式脉搏波监测系统。通过实验测试，验证了系统具有准确、灵敏、便携、经济和实时等优点，能较好地满足使用者的需求。

3、生物电阻抗传感器 4、定位系统（GPS） 5、皮电反应传感器 6、温度传感器 7、气压传感器 9、霍尔传感器

设计一款穿戴式的心率血氧健康监测耳机系统，完成了硬件设计和软件设计，并实现三个主要功能：信号采集；计算脉搏波输出波形数据以及实时的心率和血氧值；并将数据通过蓝牙模块发送到上位机。测试者通过上位机软件输出的结果，实现对自身健康的实时监测。对比设计的穿戴式健康监测耳机与标准的心率血氧监测仪测试结果，误差在允许范围内，验证了该设计的准确性。

科技在进步，残疾人想使用电脑，键盘这种输入装置对于残疾人来说不够方便，于是在跟一些资深玩家们头脑激荡时，想到了可以用头部输入的方式，就是这个头戴式肌电鼠标！ 用该设备采用运动感应、肌电传感、语音识别等技术，可以实现: 1. 用陀螺仪将头部运动转化为鼠标运动，从而解放双手，帮助双手行动不便及单/双臂缺失的人。 2. 肌肉电传感器检测牙齿咀嚼肌的咬合，实现鼠标单击双击。 3. 语音可选控制/输入模式，控制模式可实现命令控制，如“复制”“粘贴”等；输入模式可将语音转换为文字。从而实现快速控制与输入。 4. 运动感应器，实现坐姿检测、颈椎病预防等功能； 硬件列表: 视频展示: 详细制作过程详见附件！ 【转载自DF社区】

为了实现医疗设备的微型化、医疗监护的无线化，设计基于ZigBee 可穿戴传感器的医疗监护系统，它能够扩大病人的活动空间，减轻监护人员的工作强度，降低医疗费用。

基于 STM32 和 NB-IoT 的可穿戴式老人防摔监测系统主要通过软件和硬件的相互配合 来完成相应的功能，各个功能模块通过主控 STM32F103 提供的定时器和中断以及串口等 功能相互配合使系统能够快速有效地完成工作。最终可将采集心率、老人姿态、 GPS 位置、 人体温度等传感器的数据通过 NB-IoT 模组发送给 OneNET 物联网开发平台。 主要功能： - ME3616模组数据传输； - 温湿度数据的获取； - MPU6050陀螺仪数据的获取； - mlx90614体温传感器数据的获取； - MAX30102心率传感器数据的获取； - oled显示； - sim900a短信功能； - GPS数据获取及处理；

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ARKit-示例程序包含： 平面检测（检测到平面并根据平面绘制在平面上放3D物体） 骨骼检测（找到身体的所有骨骼，包含2D坐标和3D坐标并且添加3D物体） 图片检测（通过设置图片组，追踪到图片） 仿得物穿戴（参考得物试衣间写了一个demo 包含姿态的识别） metal渲染（使用metal 渲染相机流，不在局限于 iOS 的 SecneKit） UV裁剪 (在metal 渲染时 如果屏幕发生了渲染，会根据旋转来做 纹理裁剪以保证位置）