SonicOperator之超声波

本文介绍多普勒效应的基本原理及其在手势识别中的应用。通过手机扬声器发射超声波,并利用多普勒效应捕捉不同手势动作引起的频率变化,实现手势识别。文章还讨论了从时域数据到频域数据的转换过程。

多普勒效应是波源和观察者有相对运动时,观察者接受到波的频率与波发出的频率并不相同的现象。远方急驶过来的火车鸣笛声变得尖细(即频率变高,波长变短),而离我们而去的火车鸣笛声变得低沉(即频率变低,波长变长),就是多普勒效应的现象,同样现象也发生在私家车鸣响与火车的敲钟声。
超声波,又称超音波,是指任何声波或振动,其频率超过人类耳朵可以听到的最高阈值20kHz(千赫)。因而我们利用手机发出超声波,人耳不会听到,不会对用户造成任何干扰。同时,自然界中可以发出超声波的物体较少,因而也保证手机的麦克风接收到的超声波主要是由手机的麦克风发出,降低了后期数据处理的难度。
我们利用手机的扬声器发出21kHz的超声波,当移动的物体,如:双手在手机周围做出规律性的摆动,根据多普勒效应,手机接受的超声波相应的会产生规律性的变化。将不同的手势动作映射为不同的超声波频率的变化。超声波频率的变化和手势的相关关系,也是我们后期通过神经网络进行手势识别的基础。
手机的扬声器接收到的声波数据是时域数据(如图1),不利于后期的数据处理,因而我们要通过快速傅里叶变换(FFt)将时域数据转换为频域数据(如图2)。
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多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源输入(如可再生能源)的不确定性,提升系统运行的安全性与经济性。文中详细阐述了分布鲁棒优化的建模思路,包括不确定性集合的构建、目标函数的设计以及约束条件的处理,并通过Matlab编程实现算法求解,提供了完整的仿真流程与结果分析。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、储能配置等多个方向,展示了其在实际工程中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化工作的工程师。; 使用场景及目标:①用于研究高比例可再生能源接入背景下电力系统的动态最优潮流问题;②支撑科研工作中对分布鲁棒优化模型的复现与改进;③为电力系统调度、规划及运行决策提供理论支持与仿真工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE118节点系统参数进行实操演练,深入理解分布鲁棒优化的建模逻辑与求解过程,同时可参考文中提及的其他优化案例拓展研究思路。
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