SonicOperator之超声波

为手机应用程序(Android、iOS、WindowsPhone)添加超声波通信技术 手机超声波通信技术介绍:     手机超声波通信,指利用超声波技术在手机间传递信息,比如大家熟知的支付宝的声波支付就是典型的超声波通信技术。其原理很简单,一句话就是把一段时长的频率作为一种信号,发送方把信号编码成很多段等长的频率,通过播音设备发射出去;接收方通过录音设备录制声音,然后将等长的频率识别出来,最后还原成对应的信号。这样就做到了声波传输,比如现在我们的编码是32进制的(0-31),对应 阅读详情

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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深度学习在医学超声图像分析中的应用综述 深度学习在医学超声图像分析中的应用综述关键词摘要1.引言2. 常用深度学习结构2.3 模型训练的困难及其应对策略3. 深度学习在医学超声图像分析中的应用3.1 分类3.2 检测3.3 分割3.4 3D 超声图像分析4. 结论 关键词 深度学习 医学超声图像分析 分类 分割 检测 摘要 在临床上,超声(US)已成为最主要的成像模态之一。**超声是一种快速发展的技术,具有无痛苦、无电离辐射、经济适用... 阅读详情

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