人体姿态识别在人机交互, 游戏以及医疗健康等领域有着深远意义, 基于便携式传感器进行多种人体姿态高精度的稳定识别是该领域的研究难点. 本文采集了8种姿态的高频传感器数据, 提取原始数据的窗口时域特征组成数据集. 根据人体姿态的传感器数据特点将人体姿态划分为4个阶段, 使用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)拟合人体姿态的观测序列, 结合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM), 利用GMM-HMM算法进行姿态识别. 本文对比了不同窗口值下的一阶隐马尔可夫模型(1 Order Hidden Markov Model, 1OHMM)和二阶隐马尔可夫模型(2 Order Hidden Markov Model, 2OHMM)的效果, 当窗口值为8时, 2OHMM的性能最优, 整体召回率达到了95.30%, 平均准确率达到了95.23%. 与其它研究相比, 本文算法能识别的姿态种类较多, 算法识别性能较佳且算法耗时较短.
2021-11-16 16:15:39 1.34MB 便携式传感器数据 GMM 1OHMM 2OHMM
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TGS813是一种可燃气体传感器,具有寿命长、成本低的特点。介绍了TGS813的工作原理和内部结构,并给出了在多路数据采集电路中的具体应用。
2021-11-16 16:00:51 411KB TGS813 传感器 数据采集
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行人跟踪使用LiDAR传感器 客观的 利用来自LIDAR测量的传感器数据进行卡尔曼滤波器的行人跟踪。 状态预测 x'= Fx +ν方程为我们进行了这些预测计算。 过程噪声是指预测步骤中的不确定性。 我们假设物体以恒定的速度行进,但实际上,物体可能会加速或减速。 ν〜N(0,Q)符号将过程噪声定义为均值为零且协方差为Q的高斯分布。 当我们在一秒钟后预测位置时,不确定性就会增加。 P'= FPFT + Q表示不确定性的增加。 因为我们的状态向量仅跟踪位置和速度,所以我们将加速度建模为随机噪声。 Q矩阵包含时间Δt,以说明随着时间的流逝,我们对位置和速度的不确定性越来越大。 因此,随着Δt的增加,我们向状态协方差矩阵P添加更多不确定性。 结合先前推导的2D位置和2D速度方程式,我们得到: 由于加速度是未知的,因此我们可以将其添加到噪声分量中,并且该随机噪声将被解析地表示为上面得出的方程
2021-11-13 20:44:07 6KB C++
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火灾的早期探测难题主要集中在探测对象难以选择、探测方法单一及准确预警概率低。本系统针对这些问题,在对火灾发生的过程和产物作了详细了解以后,选择适当的传感器对具有明显火灾特征的几个参数进行监测,再利用D-S证据理论对所有监测数据进行融合处理得到更为准确的判定结果。   1 火灾探测对象的选定   在火灾探测过程中,可以利用的火灾信息很多:   (1)固态高温产物:于可燃物中的杂质,以及高温状态下可燃物热裂解所形成的物质。   (2)燃烧音:燃烧过程中产生的高温,加热周围空气,使之膨胀,产生一种频率仅在数赫兹左右的压力声波,即是燃烧音。   (3)火焰光谱:主要由炽热微粒的光谱辐射和燃烧气体的特征
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依据无线传感器网络节点设计的需要,从低成本、低功耗的设计角度出发,基于TI公司的无线ZigBee芯片CC2430,设计了一套无线传感器网络通用节点的基本构架,设计数据采集模块采集湿度、温度、光照度,利用无线组网实施传输数据,完成一种有一定参考价值的通用节点的硬件平台。
2021-11-10 16:16:46 237KB ZigBee 无线传感器 数据采集 CC2430
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使用自我注意从可穿戴传感器数据中识别人类活动 Tensorflow 2.x实施“使用自注意力从可穿戴传感器数据中识别人类活动”, ,作者: 和M. Tanjid Hasan Tonmoy等。 [ ] [ ] **此存储库正在维护中。 最终版本的代码将很快发布** 安装 要在python3环境中安装依赖项,请运行: pip install -r requirements.txt 数据集下载 要下载数据集并将其放置在data目录下以进行模型训练和推理, dataset_download.py使用以下命令运行脚本dataset_download.py : python dataset_download.py --dataset DATASET --unzip 此处,此项目的命令行参数DATASET中的数据集名称如下: DATASET = pamap2 / opp / uschad
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模拟传感器 测试传感器数据
2021-11-05 09:08:52 1KB JavaScript
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通过蓝牙传输手机加速度、亮度、磁场、方向等数据
2021-10-30 11:32:08 150KB Android 传感器 蓝牙
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ADIS16488 高精度惯性传感器 陀螺仪 加速度计 气压计
2021-10-29 17:25:27 895KB 高精度 惯性传感器 陀螺仪 加速度计
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一、掺钛蓝宝石晶体 1. 晶体的物理性质 掺钛蓝宝石晶体是在 Al2 O3 中掺入少量的 Ti 3 + , Ti 3 + 在α- Al2 O3 晶体中 置换了具有三角对称的 C 位上的 Al 3 + 离子而成。Ti 3 + 为激活离子 ,掺钛重量百 图 3.44 掺钛蓝宝石晶体的结构 分比为 0.1 % 左右。晶 体结 构为八 面体 , 如 图 3.44 所示。 化学表达式 : Ti 3 + : Al2 O3。 掺钛蓝宝石晶体为各向异性晶体 , 折射率 1.76 , 其物化性质与红宝石相似 , 有非常好的化 学稳定性和机械稳定性。蓝宝石基质材料的热 导率很高 ,比 YAG 要优越三倍。 2. 晶体的激光性质 (1 ) 能级结构 掺钛蓝宝石晶体具有很宽的增益带宽 (室温 下荧光光谱范围为 660~1 200 nm) , 因而可实现 宽范围的激光波长连续调谐输出。 Ti 3 + 掺入α- Al2 O3 晶体部分地置换了晶体点阵上的 Al 3 + 离子后 , 位于八面 体结构的中心。它受到周围 6 个 O2 - 的包围 , 处于晶格场的影响之下。影响之 一是其受到 6 个 O2 - 所形成的立方场的作用 ; 影响之二是由于 6 个 O2 - 所形成 的八面体存在三角畸变 ,故它还受到三角场的作用 , 产生能级分裂。Ti3 + 的外层 电子组态为 1s2 2s2 2p6 3s2 3p6 3d1 , 其最外壳层是一个未配对的 3d 电子。这个 3d 651 第 3 章 典型激光器
2021-10-28 09:24:45 6.1MB 激光
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