作者：高莉俊,许德章,汪步云 单位：四川轻化工大学 出版：《四川轻化工大学学报(自然科学版)》2018年第01期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSCQX2018010060 DOC编号：DOCSCQX2018010069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《热释电红外传感器在生物特征识别领域中的研究进展》PDF+DOC2011年第03期 冯莉,明东,徐瑞,邱爽,许敏鹏,綦宏志,万柏坤,王威杰 《基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别》PDF+DOC2017年第02期 黄一鸣,雷航,周瑞,桑楠 《电子鼻的混合气体分类研究》PDF+DOC2017年第03期 梁子跃,杨昊,黄灿灿,周建,江正伟,方志明 《香辛料识别中电子鼻采集及算法研究》PDF+DOC2017年第02期 刘云翔,刘天伟 《基于智能床垫的心率检测系统》PDF+DOC2020年第03期 吴健健,陈韦晋,章婷婷,周清峰 《基于足底压力感知的身份识别系统》PDF+DOC2020年第16期 李汉林,李洁,刘天宇 《基于ICA算法的智能电子鼻在混合气体特征提取中的应用》PDF+DOC2011年第04期 袁桂玲,袁军强 《基于地震波传感器阵列的管道地面标记系统》PDF+DOC2010年第06期 吴晓,靳世久,李一博,肖云魁,赵慧敏 《电子鼻在高档消费品品质检测中的应用》PDF+DOC2009年第03期 邓平晔,杨颖,陈舜琮 《基于嗅觉神经网络采用时间序列的电子鼻模式分类方法》PDF+DOC2007年第09期 傅均,李光,Walter J. Freeman

    • 在人体步态的解析研究中，足底压力信号常被检测用以分析步态的变化情况。其中，以传感器阵列采集的足压信息，因信号关联性弱、冗余度高以及噪声干扰等原因，而无法直观识别出步态的变化规律。针对这一问题，以盲信号建立足压信号的数学模型，在分析其构成与解析上的复杂性后，采用奇异值分解(SVD)的方法，从多源观测数据中提取出足压特征信号。提出以主特征向量张成信息子空间中各特征点的分布规律，结合先验的步态运动过程，对单足步态运动进行识别与划分，并利用多组步态实验数据，验证了该方法的有效性。

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