SonicOperator之实验2

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原创 最新推荐文章于 2026-05-02 07:21:11 发布 337 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
SonicOperator之傅里叶变换1 一、什么是频域从我们出生，我们看到的世界都以时间贯穿，股票的走势、人的身高、汽车的轨迹都会随着时间发生改变。这种以时间作为参照来观察动态世界的方法我们称其为时域分析。而我们也想当然的认为，世间万物都在随着时间不停的改变，并且永远不会静止下来。但如果我告诉你，用另一种方法来观察世界的话，你会发现世界是永恒不变的，你会不会觉得我疯了 阅读详情

[4].左划悬浮框，即停止录制手势，输入这段录屏的名字，即可将这段手势的信息存入本地的数据库中
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[5].点击屏幕下方的加号将超声波手势与屏幕操作手势绑定在一起，之后每次做该超声波手势时即可完成对应的手机操作
[6].打开定义方案界面后，我们可以将已经完成录制的方案上传到云端，分享给其他用户
这里写图片描述
[7].当在云端看到适合自己的手势操作方案时，我们可以选择下载相应的配置文件并在本地使用

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机器学习——径向基函数（RBF）神经网络 目录 一、什么是基函数 二、什么是径向基函数 三、为什么RBF神经网络使用一个径向基函数作为隐含层的激活函数 四、参数训练 五、RBF网络vs BP网络和 SVM 一、什么是基函数 著名的傅里叶变换是指：n个有参（权值）的正、余弦三角函数基的和式可以等价的表示任意一个周期函数，这里的“基”和我们数学中说的坐标基或向量基含义相同，即坐标空间中任意一个向量都可以用基向量的线性和表示出来。 因此，我们引入函数空间的概念，函数空间中的每个连续函数可以表示为基函数的线性组合，就像向量空间中的每.. 阅读详情

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安装，即可在桌面上看到我们的APP[1].进入App后会看到如下的界面 在“应用名称”一栏输入您期望生成的应用的名称，单击“生成预览”即可进入如 [2].单击开始按钮即可出现左上角的悬浮框，并回到主界面，点开想要录制手势的App，例如这个阅读App [3].滑动左上角的悬浮窗，即开始录制在这个App上的所有手势操作

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基于超声波的手势识别具有更好的环境适应性。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源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。超声手势识别利用手机扬声器做超声发射源（中心频率大于20K Hz），而接收的频率则会随着手

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SonicOperator之数据处理

数据清洗对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。 在进行常规的检验数据的时候，根据基本原则，去掉重复数据与冲突数据。将采集到的数据视为均匀分布在设定的特征值数量的情况下，根据得到的数据分布选择适当的插值来补充缺失的特征。对于这样经过快速傅立叶变换后的数据，经过多次实验，最终选择牛段插值法。 数据降噪 信息中的噪声数据的变化波动幅度相对于整体数据

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SonicOperator之算法优化

在该系统的算法与设计以及优化部分，通过适当数据清洗，数据降噪，完成对数据的预处理，将数据映射到合适的低维空间，挖掘数据分布的模式，检验稀疏模式与负相关模式是否存在，最后使用经过优化处理的神经网络机器学习模型求得数据在假设空间上的拟合函数，完成最终的分类任务。 4.1 数据清洗 数据清洗对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。 在进行常规的检验数

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SonicOperator之Azure云端

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SonicOperator之多普勒效应

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源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。 这一现象最初是由奥地利物理学家多普勒1842年发现的。荷兰气象学家拜斯·巴洛特（Buys Ballot）在1845年让一队喇叭手

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近年来，随着互联网行业的飞速发展和移动智能终端的升级 换代，智能手机的交互方式愈发受到人们的关注，触控操作极大地方便了人们对智能手机的使用，但也有着种种局限性。如必须用手指触摸屏幕才能完成操作，而有些时候，如手上有水，戴着手套时，是不能用手指触摸屏幕的；频繁的触摸会在屏幕上留下指纹，影响屏幕的观赏体验。本文中，我们提出了一种新颖的手势识别方式，该系统利用手机自带的扬声器发出21kHz的超声波，当用户

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