作者:王思 单位:湖南大学 出版:《计算技术与自动化》2020年第03期 页数:7页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFJSJH2020030280 DOC编号:DOCJSJH2020030289 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《D-S证据理论在多传感器目标识别中的应用》PDF+DOC2002年第12期 唐海峰,张合,李豪杰 《多传感器信息融合基本原理及应用》PDF+DOC2006年第01期 马平,吕锋,杜海莲,王瑞,牛成林 《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 《基于神经网络的多传感器信息融合技术》PDF+DOC1999年第03期 林明星,付晨钟 《多传感器信息融合技术综述》PDF+DOC2005年第06期 臧大进,严宏凤,王跃才 《基于多传感器信息融合技术》PDF+DOC2004年第01期 刘海英,张池平 《多信息融合技术及在无损检测中的应用》PDF+DOC2003年第06期 陈艳琴,罗大庸 《基于D-S推理的汽轮发电机组融合诊断》PDF+DOC2003年第02期 董彩凤,马平,隗喜斌 《基于多传感器信息融合和神经网络的汽轮机故障诊断研究》PDF+DOC2010年第03期 凌六一,黄友锐,魏圆圆 《多传感器信息融合技术的研究与进展》PDF+DOC2006年第19期 陈文辉,马铁华
  • 在运动训练过程中,采集工作是关系到运动员训练水平的关键。将多传感器的思想应用到信息融合技术上,通过多个传感器和摄像机分别对运动员的关键指标进行采集。前者是利用小波变换实现对人体表面肌电信号的特征提取,然后使用人工神经网络法对关键的特征的进行识别,得到初步人体运动评估结果。后者是对图像视频经过前景提取、特征提取、识别姿态及评估进行处理。提高了人体疲劳评估准确率,从根源上解决了传统系统的采集准确率地下的问题,经过科学指导,提高运动员训练水平,对于信息融合技术具有重要的作用。

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