作者:强家辉,张为公,王东 单位:北京长城航空测控技术研究所 出版:《测控技术》2018年第01期 页数:5页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFIKJS2018010020 DOC编号:DOCIKJS2018010029 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于压力传感器的跌倒检测系统研究》PDF+DOC2010年第03期 石欣,熊庆宇,雷璐宁 《基于核函数SVM的穿戴式姿态识别系统》PDF+DOC2010年第10期 胡一帆,林欣,丁永生,吴怡之 《支持向量机动态多分类方法》PDF+DOC2017年第02期 房汉鸣,税爱社,汪辉,宗福兴 《乡镇空气自动监测站建设实践》PDF+DOC2020年第09期 李勇,李婉晴 《基于近红外传感器的农药残留检测仪的实现》PDF+DOC2018年第06期 凡建 《工业控制中电涡流传感器位移测量精度研究》PDF+DOC2018年第02期 宋士兰,卢文科,左锋 《基于PSO-SVM的白酒品质鉴别电子鼻》PDF+DOC2011年第11期 蒋鼎国,周红标,耿忠华 《基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究》PDF+DOC2009年第08期 刘海燕,陈红林,史志富,何艳萍 《两轮自平衡机器人多传感器数据融合方法研究》PDF+DOC2007年第03期 王晓宇,闫继宏,臧希喆,秦勇,赵杰 《基于SVM的传感器故障诊断和信号恢复技术》PDF+DOC2013年第12期 陈烨,王建平
  • 人体的运动姿态检测和行为分析具有广泛应用价值。设计了一种基于足底压力的人体姿态检测和行为分析系统,系统由压力采集模块、数据处理模块、无线通信模块和行为分析软件组成。姿态检测系统获取足底压力数据,采用蓝牙方式进行数据通信,行为分析软件使用支持向量机多分类方法实现坐、站、走、跑和爬楼5个经典人体姿态的区分。实验证明该系统对人体姿态具有较好的识别精度和可靠性,可以用于人体姿态检测和行为分析。

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